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如何从Mel谱图中计算“归一化”频率？

从Mel谱图中计算归一化频率的方法如下：

首先，了解Mel谱图的概念。Mel谱图是一种将音频信号转换为频谱表示的方法，它使用Mel滤波器组对音频信号进行滤波，并计算每个滤波器输出的能量。Mel谱图通常用于语音识别、音频特征提取等任务。
理解归一化频率的概念。归一化频率是指将频率值映射到特定范围内的过程，常用于将频率值转换为相对值或标准化值，以便进行比较或分析。
在计算归一化频率之前，需要先将Mel谱图转换为线性频谱图。这可以通过应用反变换来实现，常用的反变换方法包括Mel频率倒谱系数（MFCC）和Mel频率倒谱系数（MFB）。
一旦获得线性频谱图，可以使用以下公式计算归一化频率：
归一化频率 = 线性频率 / (采样率 / 2)
其中，线性频率是指在频谱图中的频率值，采样率是指音频信号的采样率。
根据计算得到的归一化频率，可以进行进一步的分析和处理。例如，可以将归一化频率用于音频信号的分类、特征提取、语音识别等任务。

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\end{cases} 图中前三个步骤即根据业务fre边界和num频带个数计算mel刻度下所映射的freBandArr。...接下来就是STFT频带如何映射到mel刻度的频带，用频带加三角窗进行计算mel刻度的filterBank matrix，三角窗公式如下 w(n)=\begin{cases} \cfrac{2n}...从深度学习角度来看，可以把类mel频谱当做一种网络层计算，log、cubic root等非线性操作当做激活函数。...归一化如上图所示，一般刻度产生的频带，低频带宽小，高频越来越大，意味着高频区域很长的一段频带都会参与当前频率分量的映射计算，相对低频而言显然不太合理，这时候需要对Filter bank进行归一化处理。...综上，针对Filter bank的计算，加什么窗？怎么加窗？何种归一化方式？使用这些组合产生出更多细粒度的不同特征，训练出模型准确性和鲁棒性如何，是非常值得尝试研究的。倒谱系数 1.

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NumPyML 源码解析（四）

fs=44000, # 信号的采样率/频率。默认为44000。 ): """ 将 Mel 滤波器组应用于信号 `x` 的功率谱。...滤波器组中每个滤波器的（可能是均值归一化的）功率（即 Mel 频谱图）。...mel_bins = mel2hz(np.linspace(min_mel, max_mel, n_filters + 2)) # 计算DFT频率区间的中心 hz_bins...= dft_bins(N, fs) # 计算相邻梅尔频率之间的间距 mel_spacing = np.diff(mel_bins) # 计算梅尔频率和DFT频率之间的差值...: # 计算能量归一化系数 energy_norm = 2.0 / (mel_bins[2 : n_filters + 2] - mel_bins[:n_filters]

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Meta研究人员利用人工智能解码脑电语音信号（全文解读）

2.4 语音模块 Mel谱图是语音的低水平表示，因此不太可能与丰富的皮层表示相匹配。因此，重点关注使用wav2vec 2.0获得的解码结果。...详细代码可参见： https://github.com/pytorch/fairseq/blob/main/examples/wav2vec 3 实验设置 M/EEG通常被认为是从相对较低的频率范围捕获神经信号...对于Mel谱图，我们使用了120个Mel频带，使用在16kHz采样的音频，帧大小为512个样本，跳跃长度为128个样本的归一化STFT。...对于Mel谱图的直接回归，我们使用MSE损失。我们使用两个具有16GB内存的V100 GPU。...第二，预测具有对比损失的Mel谱图比基本模型提高了3倍，并通过使用wav2vec 2.0作为语音表示获得了16%的增加。

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加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换，得到mel频谱倒谱下面直接上每一步的代码，主要过程在代码中均有详细注释： # -*- coding: utf-8 -*- #...frames.append(frame) frames = np.concatenate(frames, axis=0) return frames def stft(frames): """ 计算短时傅立叶变换和功率谱...""" low_freq_mel = 0 # 频率转换为Mel尺度 high_freq_mel = (2595 * np.log10(1 + (sample_rate...# Mel尺度上point转频率 hz_points = (700 * (10 ** (mel_points / 2595) - 1)) bin = np.floor((N_FFT +...pow_frames = stft(frames) # mel滤波器获取mel对数功率谱 filter_banks = get_filter_bank(pow_frames)

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torchaudio必须熟练的14个函数

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