常见的数字化算法包括采样和量化,预处理算法包括降噪和语音增强。 1.采样:采样是指将连续的模拟语音信号转换为离散的数字信号。通过对模拟信号进行等间隔的采样,可以在一段时间内记录下多个采样点,从而表示整个语音信号。 2.量化:量化是指将离散的采样点映射为离散的数值,以表示语音信号的幅度。通过量化算法,可以将...
基于时域波形的拼接合成方法 声学处理模块根据韵律处理模块提供的基频、时长、能量和节奏等信息并在大规模语料库中挑选最合适的语音单元,然后通过拼接算法生成自然语音波形; 根据文本分析的结果,从预先录制并标注好的语音库中挑选合适基元(音节或音素等)进行适度调整,最终得到合成语音波形。 PS:基于大数据语料库的基元拼接...
本系列文章针对智能语音处理领域中常见的基本概念和算法做一些基于个人理解的阐述和科普,主要包含语音识别和语音合成两部分,旨在为对智能语音处理感兴趣或者想要入门智能语音处理领域的朋友提供一个参考。 1. 语音信号基本概念 通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。本章主要介绍语音相关...
DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题。相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用。 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。对于参考模板{R(1),R(2),…,R(m),…,R(M)},R(m...
DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的。这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad...
语音识别数据预加重处理python 语音识别用到的算法 GMM算法 1. GMM模型: 样本数据x,该数据是有k个高斯混合产生的,每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个“Component”,这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数:...
混合编码:混合编码是将波形编码和声码器的原理结合起来,数码率约在4kbit/s—16kbit/s之间,音质比较好,最近有个别 算法所取得的音质可与波形编码相当,复杂程度介乎与波形编码器和声码器之间 电话的语音采样频率为8khz. 评价分辨率好坏的标准:the Mean Opinion Score (MOS) ...
如何备考为了顺利通过语音信号处理算法工程师考试，考生可以采取以下备考策略：学习基础知识：考生需要熟练掌握数学基础和信号处理理论，可以通过阅读教材、参加在线课程等方式进行学习。积累实践经验：考生可以通过参与实验、实习或者自己设计实验等方式来积累实践经验，提高对语音信号处理领域的了解和认识。提高编程能力：考生...
从零开始设计和开发一个稳定的嵌入式系统通常极具挑战性。而集成和评估数字信号处理(DSP)算法与系统同样很棘手,甚至让那些编程高手也束手无策。当前有无数的算法被集成到各种电子系统中。嵌入式系统开发工程师如何才能知道哪个算法适用于语音处理,比如基本的电话系统中的语音处理呢?
DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题。相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用。 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点。对于参考模板{R(1),R(2),…,R(m),…,R(M)},R(m...