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音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

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。 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。...我们看到的是一个时间信号，它以不同的频率和幅度在值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间的变化，或扬声器膜（或耳膜）的物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据的描述也称为波形的原因。...要知道这个信号在单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，我们使用赫兹（Hz）来表示每秒的采样个数。16'000 或 16k Hz表示美标采集了16000次。...+0dB 是最响亮的，-80dB 接近静音。在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。...，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多。

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《语音信号处理》整理

13个系数作为MFCC系数），获得Mel频率倒谱系数MFCC，这个MFCC就是这帧语音的特征； Mel三角滤波器组 MFCC参数提取 !...、发同一个音，也不可能具有完全相同的时间长度； 语音的持续时间随机改变，相对时长也随机改变； 端点检测不准确； 方法1：线性时间规整，均匀伸长或缩短 – 依赖于端点检测； – 仅扩展时间轴无法精确对准；...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。...MFCC参数，于是一段时间内产生了一个MFCC参数序列，即是特征提取后的语音。...要素之间的关系, 如 “与”、“或”等, 在节点关系中体现出来。

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音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

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。...要知道这个信号在单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，我们使用赫兹（Hz）来表示每秒的采样个数。16'000 或 16k Hz表示美标采集了16000次。...+0dB 是最响亮的，-80dB 接近静音。在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。...，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 512 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 . 3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 梅尔频率倒谱系数 (MFCC)...除此以外还使用 GridSearchCV 来探索不同的超参数组合，以及执行交叉验证。

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PHP 8.3 新特性解读

另外，如果字符串无法执行减操作，str_decrement 函数会抛出 ValueError。例如，“A”或“0”无法再减。对非字母数字字符串的增减操作已被弃用。...> 但是，如果 trait 在类中被使用，则不能在 trait 的方法上声明#[\Override] 属性，除非该方法也存在于超类中。例如： <?...但是，当一个类确实覆盖了来自被使用的 trait、接口或超类的方法时，最好（尽管不是必须的）用#[\Override] 属性标记覆盖的方法。...但是，在扩展类中不能重新定义readonly类A中的属性，因为这些属性隐式为readonly。...虽然readonly类不能声明无类型属性或静态属性，但非readonly类扩展readonly类可以声明无类型属性或静态属性，如下面的脚本所示： <?

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用深度学习构建声乐情感传感器

SAVEE数据集的参与者 特征提取 接下来，必须找到可以从音频中提取的有用功能。最初想过使用短时傅里叶变换来提取频率信息。然而对该主题的一些研究表明，傅立叶变换在语音识别应用方面存在很大缺陷。...之所以傅立叶变换，虽然声音的优秀物理表现，并不代表人类感知声音的方式。 ? 原始音频波形。在这种形式下，它对于分类是无用的。 从音频中提取特征的更好方法是使用梅尔频率倒谱系数（简称MFCC）。...这些决定决定了输出MFCC数据的粒度。语音识别应用的标准做法是在20Hz-20kHz之间应用26个频率箱，并且仅使用前13个用于分类。...一旦导出的MFCC可以在热图上绘制并用于可视化音频。这样做并不能揭示情感类别之间的任何明显差异。这并不是因为缺乏模式，而是因为人类没有接受过视觉上识别这些微妙情感差异的训练。...确定每个窗口的MFCC，生成13 x 16阵列。 将MFCC缩放到0到1范围。（此步骤非常重要！它可以防止模型适应音频录音的音量级别。） 将每个窗口与原始文件的情感标签相关联。

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Python：Numpy详解

如果为 [2:]，表示从该索引开始以后的所有项都将被提取。如果使用了两个参数，如 [2:7]，那么则提取两个索引(不包括停止索引)之间的项。 ...当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。...当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）。  numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。 ...单位矩阵是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为 1，除此以外全都为 0。  ...arr: 要保存的数组 allow_pickle: 可选，布尔值，允许使用 Python pickles 保存对象数组，Python 中的 pickle 用于在保存到磁盘文件或从磁盘文件读取之前，对对象进行序列化和反序列化

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教程 | 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络

1906 年爱迪生留声机广告的语音识别事例，其中包括声音幅度的运行轨迹，提取的频谱图和预测文本 首先，在开始阅读本文以前，如果你对 RNN 还不了解，可以阅读 Christopher Olah 的 RNN...在训练语音模型时，使用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models，HMM）需要语音+文本数据，同时还需要单词与音素的词典。...这种典型的语音数据转换需要计算 13 位或 26 位不同倒谱特征的梅尔倒频谱系数（MFCC）。在转换之后，数据被存储为时间（列）和频率系数（行）的矩阵。 ?...time slices in the past, # And complete with empty mfcc features need_empty_past = max(0, ((time_slices...[0] + numcontext) - time_slice)) empty_source_past = list(empty_mfcc for empty_slots in range(need_empty_past

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【Python基础】09、Python异

一、python异常 1、Python异常 python运行时发生错误称作异常 语法错误：软件的结构上有错误而导致不能被解释器解释或不能被编译器编译 逻辑错误：由于不完整或不合法的输入所致，也可能是逻辑无法生成...发出一个异常情况出现的信号         程序员也可以在代码中手动触发异常 Python异常也可以理解为：程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为 第一阶段：解释器触发异常，此时当前程序流将被打断...SomeException: 可选，异常的类型（不能自定义，选一个已存在的异常类型），仅能使用字符串、类或实例             args: 可选，以元组的形式传递给异常的参数            ...          在Unicode的字符串之间进行转换时发生的错误 ValueError           应用于某个对象的操作或函数，这个对象具有正确的类型，但确有不适 当的值 WindowsError...将是一个空操作：编译器不为assert语句生成代码        运行Python时不使用-O选项，则__debug__内置变量为True， 否则其值为False assert语句相当于下面的代码 if

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Python3快速入门（十三）——Pan

： Series.axes：返回行轴标签列表 Series.dtype：返回对象的数据类型 Series.empty：如果对象为空，返回True Series.ndim：返回底层数据的维数，默认为1 Series.size...时，如果不指定index或columns，默认使用range(len(list))作为index，对于单列表，默认columns=[0]，对于嵌套列表，默认columns为内层列表的长度的range。...当指定columns时，如果columns使用字典键集合以外元素作为columns的元素，则使用NaN进行填充，并提取出columns指定的数据源字典中相应的键值对。...DataFrame.dtypes：返回对象的数据类型 DataFrame.empty：如果NDFrame完全为空，返回True DataFrame.ndim：返回轴/数组维度的大小 DataFrame.shape...Panel.dtypes：返回对象的数据类型 Panel.empty：如果NDFrame完全为空，返回True Panel.ndim：返回轴/数组维度的大小 Panel.shape：返回表示DataFrame

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python模块之configparser

键、值的头部和尾部空格自动移除。 值可以省略，在这种情况下分隔符也可以不要。 值可以跨多行，只要其他行的值比第一行的值缩进更深。 空行可以被忽略或视作多行值的一部分(取决于解析器模式)。...允许值包含格式化字符串，该字符串引用同一section中的值或DEFAULTSECTsection中的值。其他默认值可以在初始化时提供。...在除DEFAULTSECT以外的section上删除默认值(前提是没有对默认值重写)将抛出KeyError异常 >>> del topsecret["forwardx11"] >>> topsecret...如果filenames中的某个文件不能打开，该文件将被忽略 如果filenames中所有文件都不存在,ConfigParser实例将包含空数据集。...仅在使用默认的BasicInterpolation时才有意义 RawConfigParser对象 省略 异常 省略

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ECharts折线图使用dataZoom出现竖线BUG解决

Echarts 项目中使用折线图 type: line ，在设置了 dataZoom 区域缩放时，会出现以下问题。...数据变化后，如果差值比较大，会出现连线不能点到点，出现竖线 鼠标拖动 Zoom 滚动时，该现象又消失了 坐标轴是时间时，右侧数据增加，不会有问题，数据减少就会出现问题 如上图所示，折现出现了竖线，不能点对点连接...empty 当前数据窗口外的数据，被设置为空。即 不会 影响其他轴的数据范围。 none  不过滤数据，只改变数轴范围。 如何设置，由用户根据场景和需求自己决定。...经验来说： 当『只有 X 轴 或 只有 Y 轴受 dataZoom 组件控制』时，常使用 filterMode: 'filter'，这样能使另一个轴自适应过滤后的数值范围。...当『X 轴 Y 轴分别受 dataZoom 组件控制』时： 如果 X 轴和 Y 轴是『同等地位的、不应互相影响的』，比如在『双数值轴散点图』中，那么两个轴可都设为 fiterMode: 'empty'。

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