目录 简介 Fbank处理过程 MFCC fbank与mfcc的标准化 fbank与mfcc的比较 一、简介 Fbank:FilterBank:人耳对声音频谱的响应是非线性的,Fbank就是一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。获得语音信号的fbank特征的一般
FBank有两种含义: 一种是在语音处理领域中,FBank指的是滤波器组特征(Filter Bank Features),它是通过在不同的频率带宽上应用一组三角滤波器来从语音信号中提取的特征。这些滤波器按照梅尔尺度(Mel Scale)分布,梅尔尺度模拟了人类耳朵对不同频率的敏感度。FBank特征的提取过程包括预加重、帧分割、窗函数应用、快速傅...
在理解Fbank特征提取原理之前,需要先了解梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为Fbank特征与MFCC密切相关。MFCC是基于人耳听觉特性提出的一种特征,它先将线性频率转换为梅尔频率,再进行一系列处理得到倒谱系数。Fbank特征其实就是在计算MFCC过程中的一个中间结果,它是梅尔滤波器组输出的对数能量,相比MFCC,Fbank特征保留了更多的原始...
fbank[indexj, indexi] = (indexi - left) / ( center - left)forindexiinrange(int(center),int(right)): fbank[indexj, indexi] = (right - indexi) / ( right -center)returnfbank • 对数功率 librosa.power_to_db(feature.T) 然后就能得到fbank特征。完整的代码如下 importnumpyasnpimportsoun...
一、fbank的计算过程 fbank(Filter Bank)是一种基于滤波器组的特征提取方法。它将语音信号划分为多个频带,并计算每个频带的能量作为特征。fbank的计算过程主要包括以下几个步骤: 1. 预加重:为了强调高频部分的能量,首先对语音信号进行预加重处理。预加重是通过滤波器对语音信号进行卷积来实现的,滤波器的系数通常为[1...
def fbank(spectrum, num_filter = num_filter): """Get mel filter bank feature from spectrum :param spectrum: a num_frames by fft_len/2+1 array(real) :param num_filter: mel filters number, default 23 :returns: fbank feature, a num_frames by num_filter array DON'T FORGET LOG OPRETIO...
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Kaldi特征提取之-FBank 背景 人耳对声音频谱的响应是非线性的,经验表明:如果我们能够设计一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。FilterBank分析就是这样的一种算法。FBank特征提取要在预处理之后进行,这时语音已经分帧,我们需要逐帧提取FBank特征。 提取FBank特征 傅里叶变换 我们...
Kaldi特征提取之-FBank Kaldi特征提取之-FBank 背景 人耳对声音频谱的响应是非线性的,经验表明:如果我们能够设计一种前端处理算法,以类似于人耳的方式对音频进行处理,可以提高语音识别的性能。FilterBank分析就是这样的一种算法。FBank特征提取要在预处理之后进行,这时语音已经分帧,我们需要逐帧提取FBank特征。
FBank、MFCC步骤: FBank特征相邻滤波器组有重叠,特征间相关性高、保留的信息更多,神经网络可以更好利用这些相关性 2.3.1预加重 空气是语音信号的载体,会传播和损耗声波的能量。声源尺寸一定,频率越高,损耗越大 通过预加重补偿高频分量损失,提升信号高频分量。时域关系如下式: 即信号通过一个高通滤波器: u:预加重系...