摘要 语言是人类交流的便捷工具。通过传感器把语音转换为电信号,再经过离散采样、量化等处理,得到离散的采样数据。这些采样数据适合用计算机进行存储、传输、编码、增强等处理。语音信号处理是一门跨学科的新兴学科。语谱图又称为语音声纹,...展开更多 Speech is a convenient communication tool.Through sensor,...
导致了[a]的F1在后面略有下降，F2则上升；而[q̚]的语谱图可见F1由于舌位后移下降，F2则略有上...
日常工作中,最常用的是用c/c++写代码,而又经常需要分析语音的波形,频谱波形,语谱图等内容。于是想找个画图形坐标的库,找来找去,感觉都不方便,不过轻量级。于是想到可以使用python的matplotlib模块功能。 给出github地址,https://github.com/Swair/PyCall, 使用代码如下 使用命令g++ -std=c++11 -I /usr/include...
一.配置语音箱跳转这一篇文章有教程 配置语音箱二.绘制语谱图测试代码: clear all; clc; close all; [x,Fs]=audioread(['...初始化图形 %===% % Plot t...
百度试题 题目语谱图()。 A. 横轴为声强;纵轴为频率 B. 横轴为频率,纵轴为时间; C. 横轴为幅度,纵轴为频率; D. 横轴为时间,纵轴为频率; E. 横轴为声压,纵轴为频率。 相关知识点: 试题来源: 解析 D.横轴为时间,纵轴为频率; 反馈 收藏
实验结果表明，该特征集在保证识别率的情况下，对藏语语音情感识别具有一定针对性。关键词： 语音情感识别； 特征提取； 深度学习； 深度特征； 声音质量； 多模态情感识别 中图分类号： TN919.5⁃34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X （2023）21⁃0129⁃05 Tibetan speech emotion ...
语谱图的特点是()。 A. 横轴显示频率,纵轴显示声级大小,灰度表示时间; B. 横轴显示时间,纵轴显示声级大小,灰度表示频率; C. 横轴显示时间,纵轴显示频率,灰度表示声强; D. 横轴显示时间,纵轴显示声级大小; E. 横轴显示频率,纵轴显示声级大小。 相关知识点: ...
9)语谱图(Spectrogram,spectrum),是语音频谱图。语谱图有两类: a)narrow band <---> sample window size large ==谐波特征明显,频率分辨率高 b)wide band <---> sample window size small == 一般用于语谱图,共振峰位置好找,谐波结构不易找
1.算法描述 共振峰轨迹的自动跟踪算法,其特点是不借助于其它的信息来源,仅仅是基于语谱图信息,来确定语谱图上前四个共振峰频率的位置和它们关于时间轴的轨迹.算法由三个层面构成;第一层面是进行频率分布的分析,以决定一个最佳的共振峰搜索起始位置;第二层面是采用双搜索算法
语谱图的横轴为(),纵轴为 (),强度则用()来表示。A.时间、频率、亮度B.时间、频率、灰度C.频率、时间、亮度D.频率、时间、灰度E.以上都不对