首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换频移性质示例 | PCM 音频信号处理 | 使用 matlab 进行频移操作 )

文章目录 一、PCM 音频信号处理 二、要点说明 一、PCM 音频信号处理 ---- 给定一段 PCM 音频数据 , 封装到 .WAV 文件 中 , 此时信号 是 实信号 , 每个 PCM 音频采样都是一个...wav 格式音频文件 , 该 music.wav 文件是一个 16 位 单声道 44100Hz 采样率 音频文件 , 其 采样波形 与 频谱 如下 : 代码示例 : % wave 文件采样...pcmFileName='music.wav'; % 读取 music.wav 文件 % s1 是读取信号向量 % sampleRate 是采样率 44100Hz 表示每秒有 44100 个音频样本...2048 个点进行分析 x=signalT(1:2048); % 求 signalT 实信号 频谱 xf=20 * log10(abs(fft(x,4096))); xf1(1:2048)=xf(...*exp(2*j*pi*6/32*(0:2047)); % 求 signalT 频移后 复信号 频谱 yf=20*log10(abs(fft(y,4096))); yf1(1:2048)=yf(2049

1.2K21

玩转摩尔斯电码:自制摩尔斯电码音频解析器

但手头没有现成摩尔斯电码音频文件,所以只好先设计一套摩尔斯电码音频发生器,然后再设计一套摩尔斯电码音频解析器。 说干就干,不啰嗦。...首先制作两个音频文件:short.wav和long.wav。...其中short.wav会发出700HZ100毫秒时长音频,代表发出“.”音,long.wav会发出700HZ300毫秒时长音频,代表发出“-”音。...由快速傅里叶变化性质可知:当采样频率 (sampling_rate) 确定情况下,取波形中 fft_size个数据进行 FFT 变换时,若这 fft_size个数据包含整数个周期, FFT 所计算结果是精确...对时域信号进行FFT变换后,会出现fft_size/2(fft_size为你做FFT信号长度)频谱;由于fft_size值大小,sampling_rate/fft_size分辨率达不到,会出现大于1

4.7K61

基于http百度语音 REST api

-- REpresentational State Transfer REST api是基于http请求一种api,就百度语音识别的实例来讲,通过百度提供url加上经过编码音频文件,向百度服务器发出请求...优点 不受平台限制(我在树莓派上操作) 代码简单 缺点: 依赖网络 对要识别的音频格式要求高 百度语音REST api 支持语言java、php、python、c# 、Node.js。...(result) 完了,就这些,synthesis()方法第一个参数是要合成文字,open()方法第一个参数是合成后文件名加后缀,其他没啥。...lists = strtestObj["result"] print "识别结果:".decode('utf-8').encode('gbk'),lists[0] get_file_content()方法参数是要上传音频文件名加后缀...还是果断选第一种,不过还是先简单介绍一下吧:思路是这样: 先根据API_KEY和SECRET_KEY获得token, 然后压缩音频文件 b64encode()方法之类操作 最后封装url后Request

2.1K30

PPASR语音识别(进阶级)

然后也修改了音频预处理,这次使用了在语音识别上更好预处理,通过用FFT energy计算线性谱图。...通过路径读取音频文件并进行预处理,音频长度用于统计数据总长度,文字内容就是输入数据标签,在训练是还需要数据字典把这些文字内容转置整型数字,比如是这个字在数据字典中排在第5,那么它标签就是4,标签从...预测 我们可以使用这个脚本使用模型进行预测,通过传递音频文件路径进行识别。参数--decoder默认指定集束搜索解码方法对结果进行解码,读者也可以使用贪心策略解码方法,对比他们解码准确率。...参数model_path指定模型所在文件夹路径,参数wav_path指定需要预测音频文件路径。...python3 infer.py --audio_path=dataset/test.wav 可以用使用python infer.py --help命令查看各个参数说明和默认值。

1.1K20

Python玩转各种多媒体,视频、音频到图片

下面我们就看看在Python中如何转换格式,我们先安装pillow模块: pip install pillow 然后看看如何导入模块以及如何读取图像: from PIL import Image #...在这里插入图片描述 我们可以看到这是一张白色背景图片,我们将它转成png看看效果: from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open('ycjc.jpg')...2.1、pydub安装以及读取音频 安装我们还是使用pip: pip install pydub 然后我们来读取一个wav文件: from pydub import AudioSegment # 读取...wav格式音频文件 music = AudioSegment.from_wav('百年孤独.wav') 这样我们就完成了音频文件读取wav文件是一种未经压缩文件,我们可以通过pydub直接读取...读取其它类型文件pydub同样提供了相应方法: music = AudioSegment.from_mp3('music.mp3') music = AudioSegment.from_ogg("music.ogg

2.2K20

Pythonplaysound介绍

Pythonplaysound介绍 在Python中,有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用库是playsound,它提供了一种简单而直观方法来播放音频文件。...但是,请注意不同平台上可能需要安装不同音频解码器或依赖库,以确保能够正确播放音频文件。 阻塞式播放:playsound库默认以阻塞式方式播放音频文件,这意味着在播放音频期间,代码将会停止执行。...它使用方法非常简单,只需要调用​​playsound.playsound()​​函数并传递音频文件路径即可。...这是一个简单示例,但说明了使用playsound库播放音频文件基本方法。你可以根据实际需求,调整代码以适应不同场景。...Pygame:Pygame是一个Python游戏开发库,也可以用来处理音频文件和播放音频。它支持多种音频格式,包括MP3、WAV、OGG等,提供了丰富音频处理功能,如音频混合、音频特效等。

54320

利用Python进行录音和音频分析

pyaudio简介 Python有个很强大处理音频库pyqudio, 使用pyaudio库可以进行录音,播放,生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。...pyaudio安装 各平安安装方法 windows平台下直接使用pip安装即可:pip install pyqudio 录音 import wave import pyaudio # 定义数据流块...= wf.getframerate(), output = True) nframes = wf.getnframes() framerate = wf.getframerate() # 读取完整帧数据到...str_data中,这是一个string类型数据 str_data = wf.readframes(nframes) wf.close() # 将波形数据转换成数组 wave_data = numpy.fromstring...先读取刚刚录制wav文件,频谱分析中利用numpy包进行FFT(快速傅里叶变换)处理,最后利用matplotlib库进行绘图,依次绘制了波形图和频谱图。 波形图如下: ? 频谱图如下: ?

4.9K30

PPASR中文语音识别(入门级)

在数据预处理方便,本项目主要是将音频执行梅尔频率倒谱系数(MFCCs)处理,然后在使用出来数据进行训练,在读取音频时,使用librosa.load(wav_path, sr=16000)函数读取音频文件...python3 create_manifest.py 我们来说说这些文件和数据具体作用,创建数据列表是为了在训练是读取数据,读取数据程序通过读取图像列表每一行都能得到音频文件路径、音频长度以及这句话内容...通过路径读取音频文件并进行预处理,音频长度用于统计数据总长度,文字内容就是输入数据标签,在训练是还需要数据字典把这些文字内容转置整型数字,比如是这个字在数据字典中排在第5,那么它标签就是4,标签从...目前只支持贪心策略解码方法。在评估中音频预处理mean和std需要跟训练时一样,但这里不需要开发者手动指定,因为这两个参数在训练时候就已经保持在模型中,这时只需从模型中读取这两个参数值就可以。...参数model_path指定模型所在文件夹路径,参数wav_path指定需要预测音频文件路径。 python3 infer.py --audio_path=.

2.4K20

librosa怎么安装_librosa保存音频

提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 绘制频谱图 ---- 序言 Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理python工具包,一些常见时频处理...本文主要介绍librosa安装与使用方法。...---- 一、libsora安装 Librosa官网提供了多种安装方法,详细如下: pypi 最简单方法就是进行pip安装,可以满足所有的依赖关系,命令如下: pip install librosa...其中,n_fft指的是窗大小,这里为1024;hop_length表示相邻窗之间距离,这里为512,也就是相邻窗之间有50%overlap;n_mels为mel bands数量,这里设为128。...Librosa还有很多其他音频特征提取方法,比如CQT特征、chroma特征等,在第二部分“librosa常用功能”给了详细介绍。

1.6K40

shazam音乐检索算法 附完整c代码

shazam 算法分为以下步骤: 1.进行fft变换 2.切分5个频段,取频段中比较有代表性信息,一般为该频段中强度最大值。...加入更多时序维度,扩展更多时序关联,例如临近特征关键点差距 (之于图像,就是采用卷积提取空间特征等) 4.音量归一化,拉伸音频分贝值 (之于图像就是直方图拉伸,自动增强,白平衡等) 当然还有很多方法可以进一步拓展...他就是,dejavu 算法细节参见:http://willdrevo.com/fingerprinting-and-audio-recognition-with-python/ 不过dejavu其中有一个地方思路...*outBuffer = (fft_complex *) calloc(sizeof(fft_complex), N); int sect = 0; int cnt = 0;...,存放需要进行计算hash备档音频文件

1.9K20
领券