梅尔谱图是一种用于语音识别的特征提取方法。它通过将音频信号转换到梅尔频率域,然后计算倒谱系数,从而得到一种能够更好地表示语音特征的方法。梅尔频率是一种非线性频率尺度,与人类听觉系统的感知特性相匹配,因此非常适合用于语音处理。 详细步骤 预处理:首先,我们需要对音频信号进行预处理,包括去噪、归一化等操作,以...
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,...
梅尔频谱图是一个二维矩阵,包含频率和时间维度的频谱信息。 MFCC是一个较小的特征向量(通常为每帧12到13个系数),这些系数是从梅尔频谱图中提取并压缩得到的。 4. 可视化对比 为了更直观地理解两者的关系,可以通过代码生成梅尔频谱图和MFCC的可视化图: importlibrosaimportlibrosa.displayimportnumpyasnpimportmatplotli...
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
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,其中验证数据取自总频谱图图像数据的 20%。梅尔谱图图像的总数据集为 121,即验证数据为 23 个数据。 datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, ...
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...
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
语言处理 之 mel spectrum,梅尔谱图,时域,频域 技术标签:自然语言处理 不管是用传统的GMM模型,还是用机器学习中的SVM或神经网络模型,提取声音特征都是第一步。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。
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...
转换为梅尔图谱:使用librosa.feature.melspectrogram函数将频谱图转换为梅尔图谱,随后同样转换为dB表示。 可视化:最后,使用matplotlib将频谱图和梅尔图谱进行可视化。 总结 本文介绍了频谱图和梅尔图谱的基本概念,并通过Python代码实例展示了如何将频谱图转换为梅尔图谱。处理音频信号时,梅尔图谱凭借其能更好地反映人耳对...