梅尔频谱图是一个二维矩阵,包含频率和时间维度的频谱信息。 MFCC是一个较小的特征向量(通常为每帧12到13个系数),这些系数是从梅尔频谱图中提取并压缩得到的。 4. 可视化对比 为了更直观地理解两者的关系,可以通过代码生成梅尔频谱图和MFCC的可视化图: importlibrosaimportlibrosa.displayimportnumpyasnpimportmatplotlib....
这个结果通常用于计算Mel频谱特征(如梅尔频率倒谱系数,MFCC),在语音识别和音频分析任务中非常有用。 图片例子,来源[4][4]: 能够看出,原来Spectrogram中相对拥挤至模糊的语音低频部分在Mel Spectrogram中能够更容易的被分辨出来。 MFCC 提取MFCC特征的流程大致为: 前面三步到取平方值和一般的Spectrogram一样,后面的Mel...
梅尔频谱(Mel spectrogram)是更加符合人耳的听觉特性的一种频域表示法,声音通过一组梅尔滤波器组映射到梅尔音阶上,滤波器在低频范围内分布密集,在高频范围内分布稀疏,Mel谱是非线性的。这样使得在Mel刻度上相等距离的两对频度,人耳的感知差异也是相同的,即人耳感知和梅尔尺度呈线性关系。在低频段(1000hz),梅尔刻度...
mfcc一般是GMM做声学模型时用的,因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵,而cepstral coefficient更符合这种假设。 linear spectrogram里面冗余信息太多了,维度也高,所以一般都不用。 参考资料: 1 语音信号处理基础学习和源码理解Melspectrogram 2 为什么tacotron生成语音时需要先生成Mel频谱,再重...
因为语音项目的落地,需要工程化算法,这里简单记录一下melspectrogram工程化的心路历程: 算法选型和训练的时候使用的是python librosa[1]处理库,所以这里着重分析librosa中mfcc和melspectrogram的提取方法。【音频处理】离散傅里叶变换_风翼冰舟的博客-CSDN博客_音频傅里叶变换算法选型和训练的时候使用的是python librosa[1...
在进行MFCC和Melspectrogram提取时，关键在于理解librosa库中的底层实现逻辑。以mfcc为例，其主要通过调用librosa.feature.melspectrogram函数实现，该函数在spectral.py模块中。该函数计算Melspectrogram的两个关键步骤分别是：构建mel_basis矩阵以及计算_spectrogram()输出的fft变换矩阵。接下来，分别对这两个步骤...
回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离...
回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离...
Out[2]= 对Audio对象应用编码器: In[3]:= 绘制结果: In[4]:= Out[4]= 范围(3) Parameters(9) 属性和关系(1) 参见 NetEncoderAudioSpectrogramArrayAudioResampleConformAudioNetChainNetGraphNetTrain 神经网络编码器:AudioAudioSTFTAudioSpectrogramAudioMFCC...
本项目使用了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM++等多种先进的声纹识别模型,不排除以后会支持更多模型,同时本项目也支持了MelSpectrogram、Spectrogram、MFCC、Fbank等多种数据预处理方法,使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对应项目中的AAMLoss,对特征向量和权重...