如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。
EEG信号是大脑神经元电活动的直接反应，包含着丰富的信息，但EEG信号幅值小，其中又混杂有噪声干扰，如何从EEG信号中抽取我们所感兴趣的信号是一个极为重要的问题。自1932年Dietch首先提出用傅里叶变换方法来分析EEG信号，该领域相继引入了频域分析、时域分析等脑电分析的经典方法。
傅立叶变换是许多应用中的重要工具，尤其是在科学计算和数据科学中。因此，SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初，SciPy 提供了该scipy.fftpack模块，但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
◆ 数字音频接口： 1、I2S 接口 I2S（Inter-IC Sound Bus）是飞利浦公司为数字音频设备之间的音频数据传输而制定的一种总线标准。在飞利浦公司的I2S 标准中，既规定了硬件接口规范，也规定了数字音频数据的格式。I2S 有3 个主要信号：
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次傅立叶变换的平方就是倒功率谱，即“对数功率谱的功率谱”。倒功率谱的开方即称幅值倒频谱，简称倒频谱。
本文主要给定一小段音频，通过短时傅里叶变换和小波变换制作时频图。音频的采样率为44100，
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DFT），这就是众所周知的快速傅里叶变换（FFT），它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算，也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析！ 注意，本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
言语感知受到听觉处理的制约。虽然婴儿的听觉系统不成熟，语言经验有限，但他们表现出非凡的言语感知能力。为了评估新生儿处理复杂语音线索的能力，我们结合近红外光谱(NIRS)和脑电图(EEG)来测量大脑对不同辅音音节的反应，分别评估脑电生理反应及其代谢相关性，这两种技术的结合有提供精确的空间定位和高时间分辨率的独特优势。
现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。
先抛出结论： 补 1 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入1个频率值，补 2 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入 2 个频率值，并且原始频率值的位置及其幅值保持不变。因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。
从信息论的观点来看，描述信源的数据是信息和数据冗余之和，即：数据=信息+数据冗余。音频信号在时域和频域上具有相关性，也即存在数据冗余。将音频作为一个信源，音频编码的实质是减少音频中的冗余。
初衷 语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 前驱知识 Python需要使用的相关库 wave https://docs.python.org/3/library/wave.html pyaudio http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/ numpy https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html pylab https://www.programcreek
神经科学的目的是通过分析复杂的脑细胞群活动模式来理解大脑中的认知，但问题是数据时间格式影响分析。大脑是一个有自己的动态和时 间机制的系统，不同于人为定义的时间系统。在这里，我们展示了脑时间工具箱，这是一个软件库，它可以 根据协调认知神经模式的振荡来重新调整电生理学数据。这些振荡不断地减慢、加速又经历突然变化，导致大脑内部 机制和时间机制间的不和谐。工具箱通过将数据转变为协调振荡的动力学数据，设置振荡周期作为数据的新时间轴来克服机制间不和谐。从而研究大脑中的神经模式，有助于神经科学探究动态认知，本文演示了 工具箱如何显示在默认时钟时间格式中没有的结果。
FOC算法（Field-Oriented Control，场定向控制算法）是一种常用于交流电机控制的算法。它的目标是将交流电机的控制问题转换为直流电机的控制问题，从而使得交流电机可以像直流电机一样被有效控制。
今天给大家分享一些音视频里面非常基础的一些概念知识，而且这些基本概念你不得不了解。下面我们快来看看吧
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
📷 原文来源：Lemberg Solutions Ltd 作者：Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译：嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今，与智能手机进行交互的方式有很多种：触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头（如人脸识别）、方向键（D-PAD）、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢？ 我们可以举一个例子来说明这个问题，比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时，可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图；或者，你可以将手机快
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。
离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是指傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号做DFT，也应当对其经过周期延拓成为周期信号再进行变换。在实际应用中，通常采用快速傅里叶变换来高效计算DFT。
共振峰：当把声道看成一个发音的腔体的时候，激励的频率达到他的固有频率，则声道会以最大的振幅来振荡，即产生共鸣，这个频率称为共振频率(formant frequency)，简称共振峰(formant)
小枣君：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章，看了之后，也许就会找到打开这门课的正确方式。
语音交友直播间 Web 端使用 WebRTC (Web Real-Time Communications) 实现多路音频流传输的播放。但由于云服务等原因，看播端我们需要改成 HTTP-FLV 或 HLS 协议的媒体服务。并实现
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane 核心开发者，现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA：预测未来的弹性伸缩产品》 一文中，我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）算法的预测机制，Crane确保在
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和
从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs。由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号"切分"成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段。 比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成，而将数据切分后，它由多个较小的时期(small epoch)组成。
在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
本文中介绍了Lamphone，是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击，在 COVID-19 疫情期间，这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动，它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动（毫度振动），可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音，并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应，并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较，结果表明，与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone，以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上，该桌子上装有带灯泡的台灯时，可以恢复虚拟会议声级的语音，并且具有相当的清晰度。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
MPU6050是世界上第一款也是唯一一款专为智能手机、平板电脑和可穿戴传感器的低功耗、低成本和高性能要求而设计的6轴运动跟踪设备。 它集成了3轴MEMS陀螺仪，3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器 DMP（ DigitalMotion Processor），可用I2C接口连接一个第三方的数字传感器，比如磁力计。扩展之后就可以通过其 I2C或SPI接口输出一个9轴的信号（ SPI接口仅在MPU-6000可用）。 MPU-60X0也可以通过其I2C接口连接非惯性的数字传感器，比如压力传感器。
文章目录 一、正弦序列 ( 数字信号 ) 二、模拟角频率 与 数字角频率 关系 三、模拟信号 四、数字角频率 ω 与 模拟角频率 Ω 与 模拟频率 f 的关系 五、数字频率 f 与 模拟频率 f0 的关系 六、正弦序列示例 一、正弦序列 ( 数字信号 ) ---- 正弦序列 : x(n) = sin(\omega n) = sin(2 \pi f n) \omega n 是要计算正弦的弧度 , n 是一个整数值 , \omega 是角频率 , f 是数字频率 ; \omega 是角频率的单位
5.声码器 1. world 1. github地址：https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder 2.world主要提取提取pitch音高（基频，F0）、谐波谱包络线、非周期谱包络线
傅里叶变换的提出让人们看问题的角度从时域变成了频域，多了一个维度。快速傅里叶变换算法的提出普及了傅里叶变换在工程领域的应用，在科学计算和数字信号处理等领域，离散傅里叶变换（DFT）至今依然是非常有效的工具之一。
用于处理序列依赖性的强大神经网络称为 递归神经网络。长短期记忆网络或LSTM网络是深度学习中使用的一种递归神经网络，可以成功地训练非常大的体系结构。
对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。
一直没有在意自己花了多少钱，我卡绑定了电话吧，取钱，支付宝什么的消费，过后都会短信通知，有时间准备统计一下，自己的情况。 然后散点图，柱状图，折线图表示出来。 x轴为时间，y轴为钱数。 占位，等我有时间，把几百条短信整理出来，在作图。 必须先将时间戳转换为Python datetime对象（使用datetime.strptime）。然后使用date2num将日期转换为matplotlib格式。 绘制日期和值使用[plot_date] dates = matplotlib.dates.dat
在前面的文章中讲过，很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法：描述统计方法和统计检验方法。
摘要：脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）记录是研究人类神经反应的宝贵工具，但它们存在噪音，并可能受到多种过程的影响。为了解决这一问题，一个有效的方法是使用特定频率的刺激，并测量响应相位的一致性。本文描述了一种测量相位一致性的贝叶斯方法，并使用神经语言学的示例和模拟数据进行了阐述。本研究建议，与传统的统计方法相比，贝叶斯方法更具描述性和可解释性，并且在检测与刺激相关的差异时对参与者数量要求更低。
例子1 作用：使用傅里叶变换找出隐藏在噪声中的信号的频率成分。（指定信号的参数，采样频率为1 kHz，信号持续时间为1秒。）
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