这样也实现了一种数据增强,类似于基于图像的 CNN 中使用的 "随机裁剪 "操作。 LPC 和 MFCC 特征的特征级融合:通过将MFCC和LPC特征结合,并利用CNN进行特征提取和嵌入,旨在捕获语音信号中与说话者身份有关的信息。这些嵌入可以用于后续的说话人验证或身份识别任务 扩张的一维卷积层:沿特征维度(Y轴)使用一维卷积滤波...
根本上,通过信息技术的飞速发展,智能设备正在逐渐地整合到人们的日常之中,语音作为人机相互作用的最便捷的方式之一,得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时,,如何实现与人类有感情的自然交流,是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从语音中分析和识别人类情感的计算系统,实现人与机器的...
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.#...
我们利用提取的 MFCC 特征作为网络的输入。 MFCC 特征并行馈送到 CNN 和 RNN 块中进行特征学习。所提出的 PRCNN 模型利用了从 CNN 提 取的空间特征和 RNN 提取的时间特征。的输出然后将两个并行块融合成一个统一的特征向量以进行分类。 应用全连接层并采用softmax层来导出不同类别的概率分 布。CNN块中使用三...
正则化和数据增强: 使用正则化技术(如Dropout)和数据增强(如时间掩蔽、频率掩蔽)来防止过拟合。 数据增强可以增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。 模型架构: 选择合适的RNN架构(如LSTM、GRU)和层数。 可以结合卷积神经网络(CNN)来提取更高级的特征。相关...
基于MFCC和CNN的音频相似度判别研究
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在当前深度学习框架下的语音识别,有两个路线可以走:CNN或者RNN.但观当今研究,看cnn大行主流,故选cnn进行实践研究. 实践分两部分, 1,根据CNN对图像处理的巨大优势,将音频做MFCC处理,归一化,再输出为图片; 2, retrain mobilenet 音频mfcc处理 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import librosa im...
基于CNN和MFCC的语音情感识别 【摘要】 近年来 ,随着信息技术的飞速发展 ,智能设备正在逐渐地融入到人们的日常生活当中 ,语音作为人机交互的最为便捷的方式之一 ,得到了广泛的应用。让机器听懂人类语言的同时 ,如何实现与人类有感情的自然交流 ,是无数科研工作者的目标。语音情感识别的主要内容就是建立一种能够从...
4.DNN/CNN可以更好的利用这些相关性,使用fbank特征可以更多地降低WER。 参考知乎的答案:语音识别,语谱图对比MFCC、Fbank等特征,在识别方面有哪些优势? DNN做声学模型时,一般用filterbank feature,不用mfcc,因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的)。mfcc一般是GMM做声学模型时用的,因为通常GMM假设是di...