第2 步 从谷歌驱动器加载梅尔谱图图像数据集 path_dir = './drive/My Drive/Audiodata/Cough_Covid19/mel_spectrogram/' 注意:必须安装谷歌驱动器才能从谷歌驱动器加载数据 第3 步 使用图像数据生成器 图像数据生成器用于对图像数据进行预处理。Rescale根据给定的缩放因子调整图像大小,并将数据拆分为训练和验证数...
我们对音频信号进行了重叠加窗处理。 我们将y轴(频率)转化为log刻度,将颜色(振幅)维度转化为音响从而得到频谱图(spectrogram)。 我们将y轴(频率)转化为梅尔刻度(mel scale)从而得到梅尔谱图。 来源 Understanding the mel spectrogram
通常的语谱图其频率是线性分布的,但是人耳对频率的感受是对数的(logarithmic),即对低频段的变化敏感,对高频段的变化迟钝,所以线性分布的语谱图显然在特征提取上会出现“特征不够有用的情况”,因此梅尔语谱图应运而生。梅尔语谱图的纵轴频率和原频率经过如下公式互换: 其中f代表原本的频率,m代表转换后的梅尔频率,...
第2 步 从谷歌驱动器加载梅尔谱图图像数据集path_dir = './drive/My Drive/Audiodata/Cough_Covid19/mel_spectrogram/' 注意:必须安装谷歌驱动器才能从谷歌驱动器加载数据第 3 步 使用图像数据生成器图像数据生成器用于对图像数据进行预处理。Rescale根据给定的缩放因子调整图像大小,并将数据拆分为训练和验证数据,...
二、梅尔谱图 因为不是专门搞信号的,旨在了解,写一些科普性的理解,不做深入。 1.原理 人耳对低频段的变化敏感,对高频段的变化迟钝,即人耳对频率的感受是对数的(logarithmic) 但是传统的频谱图,像平时手机录音时的图像 此时高频数据因为人耳不敏感,放到深度学习中去一些高频特征用处不大,也就是说,在频域上a点...
Fbank特征，即滤波器组特征，通过在不同频率带宽上应用一组三角滤波器来提取特征，滤波器按照梅尔尺度分布。此过程包括预加重、帧分割、窗函数应用、快速傅里叶变换（FFT）以及梅尔滤波器组处理，最后计算每个滤波器的输出能量，形成Fbank特征。对数梅尔谱图是在Fbank特征基础上计算得到，每个滤波器组输出的...
声谱图往往是很大的一张图,为了得到合适大小的声音特征,往往把它通过梅尔标度滤波器组(mel-scale filter banks),变换为梅尔频谱。什么是梅尔滤波器组呢?这里要从梅尔标度(mel scale)说起。 梅尔标度,the mel scale,由Stevens,Volkmann和Newman在1937年命名。我们知道,频率的单位是赫兹(Hz),人耳能听到的频率范围...
我们对音频信号进行了重叠加窗处理。 我们将y轴(频率)转化为log刻度,将颜色(振幅)维度转化为音响从而得到频谱图(spectrogram)。 我们将y轴(频率)转化为梅尔刻度(mel scale)从而得到梅尔谱图。 来源 Understanding the mel spectrogram
梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式 傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。 如果时域是运动永不停止的,那么频域就是静止的。 正弦波是频域中唯一存在的波形,这是频域中最重要的规则,即正弦波是对频域的描述,因为频域中的任何波形都可用正弦波合成。频域图像,也就是俗称的频谱。 这个应该...
梅尔频谱生成代码python 梅尔谱图 文章目录 写在前面 正文开始 信号 傅里叶变换 频谱图 梅尔量表 梅尔频谱图 总结 写在前面 在Medium论坛,读到一篇关于梅尔谱图的帖子,作者讲得通俗易懂生动幽默,因此翻译过来分享一下。一则,为自己日后查阅方便,二则,帮助其他有困惑的小伙伴一起来学习学习。