2、大多数语音识别算法是基于短期频谱语音特征(MFCC梅尔频率倒频谱系数、LPCC线性预测倒频谱系数) 传统MFCC缺点:是音频劣化的情况下不可靠 解决方法:将语音感知特征和语音生成特征(分别由MFCC和LPC特征给出)结合起来,以学习一个联合特征空间,从而对整个语音链进行有效建模。(重点在无文本语音识别方面) 二、相关工作 现...
综上所述,Model-2是最有效的架构,用于重叠语音检测。它在准确度、精确度、识别率和F-score方面等方面表现更好,使用MFCC等更紧凑的特征集实现了更好的分类性能。
MFCC-CNN model introduces Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) features and Linear Predictive Cepstral Coefficients (LPCC) features concentrated in the low frequency region, which contains more detailed information. Convolutional neural network (CNN) is used to construct a seizure prediction model.#...
基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究
梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)考虑到了人类的听觉特征。 梅尔标度: 将普通的频率标度转化为梅尔频率标度 映射关系: 通过这个映射关系,在梅尔标度下,人耳对频率的灵敏度变成了线性关系。 这部分内容大部分参考[13,14,15],此处仅做一个简单总结,描述如何得到MFCC特征。
这是两种利用神经网络提取的两类特征。Tandem特征是神经网络输出层节点对应类别的后验概率向量降维并与MFCC或者PLP等特征拼接得到。Bottleneck特征是用一种特殊结构的神经网络提取,这种神经网络的其中一个隐含层节点数目比其他隐含层小的多,所以被称之为Bottleneck(瓶颈)层,输出的特征就是Bottleneck特征。
CNN层期望提取关键的MFCC系数,并以时间序列数据的形式提供给BiGRU层。 BiGRU学习重要的特征,并通过Dropout(防止过拟合)将它们传递给另一个BiGRU层,以提供从mfc中提取的最终特征给前馈神经网络(FFNN)进行预测。FFNN的第一层使用tanh激活,而第二层使用sigmoid激活,因为它是一个二元分类问题。
结果证明了广泛采用的WT-CNN振动识别效果优异,并且MFCC-CNN等也能有效识别振动。 1 研究背景 在课题组与振动(震动)的长时间打交道过程中,我们发现:振动控制效果提升【链接:新论文:给振动信号拍个照,可以提升振动控制效果!】、城市区域(建筑)震损应急评估【链接:新论文 | 卷积神经网络 + 小波时频图:基于地震动...
基于MFCC和CNN的语音情感识别 Malong77 1枚 BML Codelab 2.4.0 Python3 初级计算机视觉深度学习分类 2023-05-25 15:25:51 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 版本1 2023-05-29 16:39:47 请选择预览文件 1 介绍 2 数据集介绍 3 数据预处理 解压数据集 数据预处理 wav转jpg图片 图片缩放到...
在很多语音处理任务中，语音信号首先被转换成频谱图（如短时傅里叶变换STFT、梅尔频谱或梅尔倒谱系数MFCC...