2. 语谱图形成过程 信号预加重 对信号进行分帧加窗,进行STFT, 得到每帧信号的频谱图; 对频谱图进行旋转 加映射; 将变换后的多帧频谱进行拼接, 形成语谱图; 3. 语谱图的具体实现步骤 3.1 预加重 因为语音信号的功率谱随频率的增加而减小, 导致语音的大部分能量都集中在低频部分, 从而导致高频部分的信噪比很...
②无规则乱纹(fill):代表摩擦音(s,sh,x,f,h)或者送气音的送气部分,表现为图中无规则的乱纹。 ③横杠(Bar):代表元音的共振峰位置,表现为图中与水平时间轴平行的较宽的黑杠,不同元音的共振峰位置不同,根据宽带语谱图上各横杠的位置...
频域图的优点是,从频域图中,可以一眼看出正弦波的频率和峰值振幅整个正弦波在频域图上只是一个立柱 立柱的位置显示了正弦波的频率立柱的高度显示了正弦波的峰值振幅傅里叶变换(FFT)物理意义:用傅里叶变换将声波变换成频谱和幅度,可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如 果变换到...
分析中具有重要的实用价值,被称为分析中具有重要的实用价值,被称为“可视语言可视语言”8语谱图分析语谱图分析l语谱图中的花纹有横杠、乱纹和竖直条等l横杠是与时间轴平行的几条黑色带纹,它们是共振峰,从横杠对应的频率和带宽可以确定相应的共振峰频率和带宽l在一个语音段的语谱图中,有没有横杠出现是判断...
语谱图和频谱图 语音波形图 波形图表示语音信号的响度随时间变化的规律,横坐标表示时间,纵坐标表示声音响度,我们可以从时域波形图中观察语音信号随时间变化的过程以及语音能量的起伏 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport librosa plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文...
123 语谱图的x是时间,y轴是频率,z轴是幅度。幅度用亮色如红色表示高,用深色表示低。利用语谱图可以查看指定频率端的能量分布。 注意: 重要的是要注意到频率和时间值是离散的...
1)语谱图形成过程 2)第1、2步,分帧与FFT 3)第3步,作周期图 4)第4、5步,生成语谱图 5)语谱图分类 1.窄带语谱: 2.宽带语谱: 3.从宽带与窄带语谱图中看基因频率和共振峰 语谱图就是语音频谱图,一般是通过处理接收的时域信号得到频谱图,因此只要有足够时间长度的时域信号就可。专业点讲,那是频谱分...
生成多频信号、调频信号,以及调频+调幅信号,进行时频分析,并以语谱图和谱阵图的方式显示。 0 Python代码 import numpy as np import tkinter as tk from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg from matplotlib import cm import matpl...
1、语谱图 0. 声音2比特 先对声音文件进行采样,常见的16kHz,每秒等间隔的采样16k次该点振幅。采样完后得到整个音频文件的一个数值列表,每个值是该处振幅,此时可以选择进行预加重操作。 1.1、预加重、预增强:(可选) 预增强以帧为单位进行,目的在于加强高频。去除口唇辐射的影响,增加语音的高频分辨率。因为高频端...