博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
本文是对 ICLR 2020 论文《High Fidelity Speech Synthesis with Adversarial Networks》的解读，论文作者来自谷歌。
1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096 # 每次采集的数据点数 RATE = 44100 # 采样频率 p=pyaudio.PyAudio() # 启动类 stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=RATE,input=True, frames_per
前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。
大家好，我是腾讯天籁实验室负责人、资深专家研究员商世东。非常荣幸能够在LiveVideoStackCon 2021音视频技术大会上海站现场为大家分享，过去两年我们通过腾讯会议探索音视频技术在云会议场景下的应用所收获的经验与心得，以及音视频技术在腾讯会议中的使用情况。基于此，我们进一步探索音视频技术在云会议场景下的未来。本次分享将从以下五个方面展开：
音视频技术不断发展，云会议场景在人们生活中也越来越常见。那么如何将云会议场景中的音视频技术不断提升改善？本次分享会我们邀请到了来自腾讯会议的商世东先生，他将与我们分享云视频技术在腾讯会议里面的一些领域使用情况和他们对未来的一些思考。
因为工作中用到了wav格式的音频，所以就搜集了一些关于wav音频的处理。 主要包括：音频信息，读取内容，获取时长，切割音频，pcm与wav互转
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器，对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0，开发工具是M语言编程，通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤，掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法，了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号，加入一单频噪声，对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率，设计滤波器进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知，滤波 后的语音信号与原始信号基本一致，即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声，达到了设计目的。 关键词 滤波去噪；FIR滤波器；FLATTOPWIN窗；MATLAB
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 季伟 校对 / 贤儿响叮当 整理 / 雷锋字幕组 AI 研习社出品系列短视频《 2 分钟论文 》，带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解 AI 领
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
爱丁堡大学课程（全英文，有能力的推荐学习一遍）：https://speech.zone/courses/speech-synthesis/
由于新冠疫情的影响，视频会议和线上教育迎来了飞速的发展。而让这一切成为现实的基础就是实时音视频通讯技术，但在实时音视频通讯过程中，会面临各种各样的问题，有可能是网络问题，也有可能是产品问题，在一定程度上左右了用户体验（QoE）。尽管服务质量（QoS）是一个产品或者服务非常重要的参考标准，但是对于用户而言，他们更关心是 QoS 指标。
是的，不必动手，也不必开口，只要你的脑波流转，AI就能以每分钟150个词的速度帮你说出心声。
有了即构直播SDK自带的混响功能，主播们再也不必在麦克风上接着一个像方砖般粗重的外部声卡了，轻轻松松地就可以在直播间里让千万的观众听到演唱会场里空旷的音效。 什么叫做混响？度娘告诉我们：声波在室内传播
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
AI 科技评论按：在近二十年来，尤其是引入深度学习以后，语音识别取得了一系列重大突破，并一步步走向市场并搭载到消费级产品中。然而在用户体验上，「迟钝」可以算得上这些产品最大的槽点之一，这也意味着语音识别的延迟问题已经成为了该领域研究亟待解决的难点。日前，谷歌推出了基于循环神经网络变换器（RNN-T）的全神经元设备端语音识别器，能够很好地解决目前语音识别所存在的延迟难题。谷歌也将这项成果发布在了官方博客上，AI 科技评论进行编译如下。
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。
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。多年来，微软亚洲研究院机器学习组和微软 Azure 语音团队持续关注语音合成领域的研究与相关产品的研发。为了合成既自然又高质量的人类语音，NaturalSpeech 研究项目（https://aka.ms/speechresearch）应运而生。 NaturalSpeech 的研究分为以下几个阶段： 1）第一阶段，在单个说话人上取得媲美人类的语音质量。为此，
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet
【例7.1-1】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）
经典的文本转语音（以下称 TTS）系统包括多个独立训练或独立设计的阶段，如文本归一化、语言特征对齐、梅尔谱图合成和原始音频波形合成。尽管 TTS 已经能够实现逼真和高保真度的语音合成，并在现实中得到广泛应用，但这类模块化方法也存在许多缺点。比如每个阶段都需要监督，在某些情况下需要耗费高成本的「真值」标注来指导每个阶段的输出。此外，这类方法无法像机器学习领域很多预测或者合成任务那样，获得数据驱动「端到端」学习方法的全部潜在收益。
机器学习的发展涉及到各个方面，从语音识别到智能回复。但这些系统中的“智能”实际上是如何工作的呢？还存在什么主要挑战？在本次讲座中将一一解答。 Google I/O 是由Google举行的网络开发者年会，Google I/O 2016 中围绕机器学习领域的突破性进展进行了探讨。 视频内容 CDA字幕组对该视频进行了汉化，附有中文字幕的视频如下： 大家好，欢迎来到讲座：关于机器学习的突破性进展。 我们探讨了谷歌对于 AI 的长期愿景，以及过去十年对机器学习的研究。这是十分重要的，因为所有用户都期待着奇迹发生。
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
编者按：语音合成一直以来是语言、语音、深度学习及人工智能等领域的热门研究方向，受到了学术界和工业界广泛的关注。尽管语音合成技术的研究已有几十年的历史，基于神经网络的语音合成技术也有近十年历史，且已产出了大量的优质研究成果，但针对神经语音合成不同研究方向的整合型综述论文却十分匮乏。近日，微软亚洲研究院的研究员们通过调研了450余篇语音合成领域的文献，发表了迄今为止语音合成领域几乎最详尽的综述论文 “A Survey on Neural Speech Synthesis”。在文中，研究员们还整理收集了语音合成领域的相关资源如数据集、开源实现、演讲教程等，同时也对语音合成领域未来的研究方向进行了探讨和展望。希望本文能对相关工作的研究人员提供具有价值的参考。
（本文基本逻辑：声音的定义是什么 → 声音有哪些特征 → 怎样对声音进行数学描述 → 怎样对声音进行数字化 → 数字音频数据是什么）
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
这篇论文描述了Tacotron 2， 一个直接从文本合成语音的神经网络架构。系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。我们的模型得到了4.53的平均意见得分（MOS），专业录制语音的MOS得分是4.58。为了验证模型设计，我们对系统的关键组件作了剥离实验研究，并且评估了使用梅尔频谱替代语言学、音长和F0特征作为WaveNet输入带来的不同影响。我们进一步展示了使用紧凑的声学中间表征可以显著地简化WaveNet架构
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
使用 Polyphone 工具编辑 SoundFont 音源的样本的方法, 针对 ① 样本波形图, ② 信息区域, ③ 频率分析, ④ 均衡器, ⑤ 样本播放器 进行简要介绍 ;
【导读】DeepMind提出速度提高千倍的并行WaveNet语音合成方法。我们来一览这篇文章。（DeepMind Blog） ▌正文内容 在十月份，我们公布了迄今为止最先进的语音合成模型WaveNet
前阵子做的一个项目是在显示器分辨率为 2560*1600，缩放选项为 150% 的笔记本上开发的，但是当 vi 文件在另一台显示器分辨率为 1920*1080，缩放选项为 150% 的笔记本上时出现了显示不完全的问题，也就是说，换成了低分辨率的显示器后，并没有自适应屏幕，因此花费了一点儿时间解决了这个问题，在此记录一下。
引言 微信读书有一个录音功能需求： 录音时绘制音频波形， 音频以 wav 格式保存 再次进入界面，加载 wav，重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
今日无聊写了一个音频转波形图的python代码，虽然简单希望对有些人有帮助吧。 #欢迎关注交流 import wave #音频处理库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #专业绘图库 from PIL import Image #读取已有图片 img = Image.open("wavedata/spect_000.png") img.show() #系统自带软件来显示图片 #matplotlib 显示图片 plt.figure
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
注：本文章仅供参考，本人并非通信专业，相关知识早已忘得差不多了，所以不要再问我相关问题啦~sorry
小明正在做物理实验，他在示波器上观察波形。在每一时刻，他能观察到两种可能的波形，一种是水平波形，由两个下划线组成：”__”。一种是脉冲波形，由一个斜杠和一个反斜杠组成：”/\”。 小明观察到一个水平波形就在数据表上记录一个减号”-”，观察到一个脉冲波形就在数据表上记录一个加号”+”。如小明观察到波形”_/_/\/__”，他就会记录”-+-++-”。 现在小明想实现纪录序列与波形之间的转化，你能帮助他吗？
今天给大侠带来的是一周掌握 FPGA VHDL Day 5，今天开启第五天，带来常用电路的VHDL程序。下面咱们废话就不多说了，一起来看看吧。每日十分钟，坚持下去，量变成质变。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 今年 2 月份，百度提出了完全由深度神经网络构建的高质量文本转语音（TTS）系统 Deep Voice。这一系统随后在今年五月份推出了第二个版本。近日，百度发布了 Deep Voice 3，该研究的论文已经提交 ICLR 2018 大会。 人工语音合成（亦称文本到语音，TTS）传统上都是以复杂的多态手工设计管道（Taylor, 2009）实现的。最新的对神经 TTS 的研究出现了令人印象深刻的结果—放弃管道并用更简单的特征、更少的组成获得了更高质量的合成语
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近微软全华班发布了一个新模型NaturalSpeech，在语音合成领域首次达到人类水平，人耳难分真假。 现在很多视频都不采用人类配音，而是让「佟掌柜」、「东北大哥」等角色友情客串，在读起文本来还真有点意思。 相比之前机械化的电子音来说，文本转语音（text to speech, TTS）技术近年来取得了很大进展，但目前来说，合成的语音听起来仍然是机械发声，和人类的语音还有一定差距。 问题来了：怎么才能判断一个TTS系统达到了人类水平？ 最近微软
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