将MFCC与视频帧匹配_将字典与数据帧匹配_将列与pandas数据帧中的列表进行匹配 - 腾讯云开发者社区

def frames_to_timecode(framerate,frames): """ 视频通过视频帧转换成时间 :param framerate: 视频帧率 :param frames:...当前视频帧数 :return:时间（00:00:01:01） """ return '{0:02d}:{1:02d}:{2:02d}:{3:02d}'.format(int(frames / (...int(frames % framerate)) print(frames_to_timecode(25,123)) 00:00:04:23 补充知识：python+opencv截取指定帧的视频段....mov（小编只在这种情况获得成功，其他可以自行测试），如果需要调整分辨率的话，必须有： frame=cv2.resize(frame,(350,256)) 这一过程，否则视频帧将无法写入，视频输出大小为...以上这篇python 将视频通过视频帧转换成时间实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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python将视频抽帧的的多种方式

最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片，使用python很方便实现，而且有多种方式；#### 视频转换为帧的三种方式**第一种：使用open-cv** OpenCV是一个基于BSD许可（开源）...，使用iter_frames方法获取到每一帧使用Image函数将每一帧转换为图片* 具体代码如下：```pythonfrom moviepy.editor import *from PIL import...Imagedef v2pngs(videofile,out_path): """ 将视频保存为图片 """ video_clip = VideoFileClip(videofile...```**使用FFmpeg抽帧**FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序;使用ffmpeg命令可以很快的抽取视频帧；python在使用ffmpeg命令时，只需要调用内置库...os;> os.system('ffmpeg -***")使用os.system执行命令行窗口命令；具体抽帧函数，可以参考ffmpeg官网命令；---在抽取视频帧时，有时需要获取指定分辨率的图片，那就需要先裁减原视频

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OpenGL ES 与 GLSurfaceView 渲染视频帧

在上篇文章 OpenGL ES for Android 世界中我们已经对 OpenGL ES 有了大致的了解，在本篇文章中我们将使用 OpengGL ES 将解码后的视频进行播放。...与 Surface MediaCodec 解码视频并渲染结束语 02 View 与 Surface 的渲染机制现在，你已经对 OpenGLES 有所了解，但是在将视频渲染到视频屏幕之前，我们需要对...由于，SurfaceView 与宿主 Window 的分离，对 SurfaceView 的渲染操作我们可以放到单独的线程，这样的设计是因为一些游戏,视频应用的渲染极其复杂，为了不影响对主线程事件的响应，...通过 GL Texture 我们就可以拿到视频帧，然后直接渲染到 GLSurfaceView 中。...好了，上边我们说了那么多，都是解码视频帧的基础工作，现在，可以干点正事了。

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使用 FFmpeg 与 WebAssembly 实现纯前端视频截帧

下面将结合实际案例，讲解如何使用 FFmpeg 和 WebAssembly 实现前端视频截帧。文章较长，也非常硬核，建议先收藏再慢慢看。...背景腾讯课堂涨知识创作者后台，目前主要通过邀请合作老师来平台上发布视频。上传视频的同时，需要对视频进行截帧生成推荐封面，生成规则比较简单，根据视频总时长，平均截取 8 帧。...3. wasm + FFfmpeg 实现截取视频截帧主要看到这篇文章 wasm + FFmpeg 实现前端截取视频帧功能，直接利用 FFmpeg 提供的 lib 库，用 c 语言写好视频截帧功能，最后通过...读取视频文件优化文件传递本来是将原始的视频数据，通过 js 的 readAsArrayBuffer 方法文件转换为 ArrayBuffer，传递内存地址进去，占用了很大空间，同时在读取数据包时，又会额外开辟空间...目前的 c 方案根据视频总时长，平均截取 8 帧实际上是串行执行，这块需要优化，在 c 代码中支持同时截帧多次，返回结果数组。

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算法基础（6）| 语音识别DTW算法小讲

将语音转换成文本的语音识别系统要有两个数据库，一是可与提取出的信息进行匹配的声学模型数据库，二是可与之匹配的文本语言数据库。...对于测试模板{T(1),T(2),…,T(n),…,T(N)}，T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量。参考模板与测试模板一般采用类型的特征矢量、相同的帧长、相同的窗函数和相同的帧移。...将测试模板的各个帧号n=1~N在一个二维直角坐标系中的横轴上标出，参考模板的各帧号m=1~M在纵轴上标出，通过这些表示帧号的整数坐标画出一些纵横线即可形成一个网格，网格中的每一个交叉点(n,m)表示测试模式中某一帧与训练模式中某一帧的交汇点...x2-2,:); test(i).mfcc=m; end disp('正在进行模板匹配...') dist=zeros(10,10); for i=1:10 for j=1:10...dist(i,j)=dtw(test(i).mfcc,ref(j).mfcc); end end disp('正在计算匹配结果...') for i=1:10 [d,j]=min(dist

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MFCC算法讲解及实现（matlab）

例如我们这里的采样点数为200000个点，如果真的这样做的话，就很麻烦了，于是我们在语音分析中引入分帧的概念，将原始语音信号分成大小固定的N段语音信号，这里每一段语音信号都被称为一帧。...\qquad 但是，如果我们这样分帧的话，帧与帧之间的连贯性就会变差，于是我们每一帧的前N个采样点数据与前一帧的后N个采样点数据一样。...其原理图大致如下所示： \qquad 对于整个采样点数据可以分为多少帧以及帧与帧之间交叉的采样点个数N，不是随便分的，一般来说帧长设置为 25 m s 25ms 25ms,帧移设置为 10...)} \qquad 将信号分帧后,我们将每一帧代入窗函数，窗外的值设定为0，其目的是消除各个帧两端可能会造成的信号不连续性（即谱泄露 spectral leakage）。...接下来我将随便选取一帧数据来展示一下汉明窗、原始数据、加窗后的数据。其matlab代码如下所示： SC=S.

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Python音频信号处理问题汇总

在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，帧间要有帧移(帧与帧之间需要重叠一部分)，帧长(wlen) = 重叠(overlap)+帧移(inc)。...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。...[0])print('Length of each feature =', filterbank_features.shape[1])#将MFCC特征可视化。...mfcc_features = mfcc_features.Tplt.matshow(mfcc_features)plt.title('MFCC')#将滤波器组特征可视化。转置矩阵，使得时域是水平的。

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Python音频信号处理

在短时分析中，将语音信号分为一段一段的语音帧，每一帧一般取10-30ms，我们的研究就建立在每一帧的语音特征分析上。...分帧分帧是将不定长的音频切分成固定长度的小段。为了避免窗边界对信号的遗漏，因此对帧做偏移时候，帧间要有帧移(帧与帧之间需要重叠一部分)，帧长(wlen) = 重叠(overlap)+帧移(inc)。...帧和帧之间的时间差常常取为10ms，这样帧与帧之间会有重叠（下图红色），否则，由于帧与帧连接处的信号会因为加窗而被弱化，这部分的信息就丢失了。 ?...[0]) print('Length of each feature =', filterbank_features.shape[1]) #将MFCC特征可视化。...mfcc_features = mfcc_features.T plt.matshow(mfcc_features) plt.title('MFCC') #将滤波器组特征可视化。

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语音识别中的声学特征提取：梅尔频率倒谱系数MFCC | 老炮儿改名PPLOVELL | 5th

倒谱分析可用于将信号分解，两个信号的卷积转化为两个信号的相加。 ?...通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。...xx=enframe(xx,256,80);%对x 256点分为一帧 %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'....参数和一阶差分mfcc参数 ccc=[m dtm dtmm]; %去除首尾两帧，因为这两帧的一阶差分参数为0 ccc=ccc(3:size(m,1)-2,:); ccc % subplot(2,1,1)...(212) % plot([1,w],A); % xlabel('维数'); % ylabel('幅值'); % title('维数与幅值的关系') （matlab2014之后版本，取消了wavread

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Python语音信号处理

20~30ms framelength = 0.025 #每帧点数 N = t*fs,通常情况下值为256或512,要与NFFT相等 #而NFFT最好取2的整数次方,即framesize最好取的整数次方...lists: nfftdict[i] = abs(framesize - i) sortlist = sorted(nfftdict.items(), key=lambda x: x[1])#按与当前...framsize相等，即不补零的FFT overlapSize = 1.0/3 * framesize #重叠部分采样点数overlapSize约为每帧点数的1/3~1/2 overlapSize =...bank:\n窗口数 =', filterbank_features.shape[0]) print('每个特征的长度 =', filterbank_features.shape[1]) # 画出特征图，将MFCC...转置矩阵，使得时域是水平的 mfcc_features = mfcc_features.T plt.matshow(mfcc_features) plt.title('MFCC') # 将滤波器组特征可视化

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英伟达肖像动画新模型SPACEx发布，三步就让照片里的人「活」过来！

而理想的生成视频，应该与音频具有良好的口型同步、自然的面部表情和头部动作，以及高帧质量。在以往，图像生成动画领域的SOTA模型，依赖于由预处理网络组成的端到端深度神经网络架构。...此步骤将每帧面部特征点译成潜在关键点（上图中的 Landmarks2Latents），供Face-Vid2Vid使用。这是一个预先训练的基于图像的面部动画模型。第三步，视频合成。...通过将图像扭曲应用到源图像特征，该模型可以将源图像的肖像特征应用于新生成的视频中。...随后，研究团队使用预测的头部姿势，将3D面部特征转正，并正交投影到 2D平面上。同时，研究团队将每个帧归一化，例如固定两个耳朵之间的距离。...音频方面，团队使用1024个样本的FFT（快速傅里叶变换）窗口大小，以30帧/秒的速度从其中提取出40个梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，以便将音频特征与视频帧对齐。

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语音识别流程梳理

语音识别流程语音识别流程，就是将一段语音信号转换成相对应的文本信息的过程，它主要包含语音输入、VAD端点检测、特征提取、声学模型、语言模型以及字典与解码几个部分。...，找到最为匹配的词序列作为识别结果输出，整体语音识别系统的流程如下： ?...下图是MFCC特征提取的整个过程，下面将一一介绍特征提取过程每一步的作用： ?...为了使帧与帧之间平滑过渡，保持其连续性，分帧一般采用交叠分段的方法，保证相邻两帧相互重叠一部分。相邻两帧的起始位置的时间差称为帧移，我们一般在使用中帧移取值为10ms。...中文中就是拼音与汉字的对应，英文中就是音标与单词的对应，其目的是根据声学模型识别出来的音素，来找到对应的汉字（词）或者单词，用来在声学模型和语言模型建立桥梁，将两者联系起来。

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声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)

梅尔频率倒谱系数MFCC 通常，计算MFCC之前，还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图，MFCC对声谱信号进行分析。...提取MFCC特征的过程： 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗； 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱； 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱； 4）在Mel频谱上面进行倒谱分析（...xx=enframe(xx,256,80);%对x 256点分为一帧 %计算每帧的MFCC参数 for i=1:size(xx,1) y=xx(i,:); s=y'....参数和一阶差分mfcc参数 ccc=[m dtm dtmm]; %去除首尾两帧，因为这两帧的一阶差分参数为0 ccc=ccc(3:size(m,1)-2,:); subplot(2,1,1) ccc_1...([1,w],A); xlabel('维数'); ylabel('幅值'); title('维数与幅值的关系') 运行上段代码需要用到matlab的语音处理工具箱，voicebox是一个MATLAB中的语音处理工具箱

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音频特征建模：音频特征提取

文章目录 python_speech_features 滤波器与MFCC 梅尔音阶步骤计算梅尔滤波器组微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征...梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。将信号分成短帧。...这就是为什么我们将信号分成20-40ms帧的原因。对于每个帧，计算功率谱的周期图估计。将梅尔滤波器组应用于功率谱，对每个滤波器的能量求和。

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《语音信号处理》整理

矩形窗谱平滑性能好，但损失高频成分，波形细节丢失，海明窗与之相反 MFCC 提取MFCC特征的过程： 1）先对语音进行预加重[3]、分帧[4]和加窗[5]； 2）对每一个短时分析窗，通过FFT...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 模板匹配法(传统) 模板匹配语音识别系统基本构成语音识别模式匹配的问题：时间对准同一个人在不同时刻说同一句话...因此在与已存储模型相匹配时，未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折，以使其特征与模板特征对正。...一个状态的输出是MFCC参数向量，但是观测样本仅与当前状态相关，与相邻的观测样本没有直接相关，这样和i出现不平滑。...↩ 加窗（Hamming Window）：将每一帧乘以汉明窗，以增加帧左端和右端的连续性。

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浅谈MFCC

例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。...MFCC一般会经过这么几个步骤：预加重，分帧，加窗，快速傅里叶变换(FFT)，梅尔滤波器组，离散余弦变换(DCT).其中最重要的就是FFT和梅尔滤波器组，这两个进行了主要的将维操作。...2.分帧为了方便对语音分析，可以将语音分成一个个小段，称之为：帧。先将N个采样点集合成一个观测单位，称为帧。通常情况下N的值为256或512，涵盖的时间约为20~30ms左右。...将每一帧乘以汉明窗，以增加帧左端和右端的连续性。...因此，MFCC的全部组成其实是由： N维MFCC参数（N/3 MFCC系数+ N/3 一阶差分参数+ N/3 二阶差分参数）+帧能量（此项可根据需求替换）。

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简单的语音分类任务入门（需要些深度学习基础）

引言上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。...就像主成分分析方法（PCA）,可以将高维度的数据压缩到低维，从而起到减小计算量以及过滤噪声的目的。...如何提取 mfcc 参数呢？传统的语音识别预处理，要经过分帧>>加窗>>快速傅里叶变换等一系列操作，才能提取 mfcc 参数。...我们 mfcc 系数默认提取 20 帧，对于每一帧来说，如果帧长小于 11，我们就用 0 填满不满足要求的帧；如果帧长大于 11，我们就只选取前 11 个参数。...# 获取训练集与测试集 def get_train_test(split_ratio=.6, random_state=42): # 加载保存的 mfcc 系数以及对应的标签 X = np.load

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京东猪脸识别比赛数据预处理：用Python将视频每一帧提取存储为图片

最近参加京东的猪脸识别比赛，训练集是30个视频，需要将视频的每一帧提取出来存储为图片，存入对应的文件夹（分类标签）。本例是直接调用了cv2 模块中的 VideoCapture。...视频每一帧提取存储为图片代码 #!...frame_count, frame, params) frame_count = frame_count+1 cap.release() 递归删除文件的问题但有个问题，每一个视频转换得到的...-name '*_2952.jpg' -size 0 -print0 |xargs -0 rm 参考 python tools：将视频的每一帧提取并保存 http://blog.csdn.net/...u010167269/article/details/53268686 Linux find 与 rm 联动删除符合条件的文件 https://maoxian.de/2015/12/1362.html

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实战：基于tensorflow 的中文语音识别模型 | CSDN博文精选

二、特征处理 2.1 MFCC MFCC 也就是梅尔倒谱系数，在理论上它的获取流程为：先对语音进行预加重、分帧和加窗；（加强语音信号性能（信噪比，处理精度等）的一些预处理）对每一个短时分析窗，通过FFT...得到对应的频谱；（获得分布在时间轴上不同时间窗内的频谱）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；（通过Mel频谱，将线形的自然频谱转换为体现人类听觉特性的Mel频谱）在Mel频谱上面进行倒谱分析...函数计算了mfcc的一阶差分和二阶差分特征，由此对每一帧得到了39维特征向量。...为了更紧密的结合前后帧之间的关系，在实际输入中，每一帧的特征由前后n_context 的特征和本身的特征构成i，n_context 的大小可以在conf/hyparam.py内设置。...其第一层为1D或2D的卷积神经网络，而后与BRNN或BGRU相连。其后添加了一个前瞻卷积神经网络(Lookahead CNN)，该卷积神经网络的输入除当前时间步外还结合了BRNN层的后两时间步输出。

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小爱同学之类语音唤醒芯片相关技术介绍

据悉，为突破现有物联网芯片的功耗瓶颈，研究团队首次提出的多级流水异步事件驱动型芯片架构，将传统的“定期上报”的周期性工作模式，转变为“出现异常再报警”的异步事件驱动型工作模式。...MFCC特征提取电路结构及亮点（2）深度可分离卷积神经网络的二值化轻量级神经网络，与CNN相比存储量和计算量均降低7×；基于此设计了契合算法的神经网络硬件架构，由计算单元（PE）阵列（含32个乘累加MAC...前面算法级和架构级的双重优化，使得整体神经网络加速器仅需640个周期就能完成一轮推理，在16ms的帧间隔内完成即可，因此工作频率仅需40kHz下，这就促成了全芯片可采用近阈值设计。...我们定制了能工作在低电压下、且具有低漏电的latch型存储器，实现神经网络与MFCC所需的片上多块、多类型的小容量存储。...以上内容来自网页： https://www.seu.edu.cn/2020/0303/c17409a319149/page.htm 以下是第二篇文章作者介绍的视频：

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python 将视频通过视频帧转换成时间实例

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