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.pyplotasplt# 加载音频文件y, sr = librosa.load('audio.wav', sr=None)# 计算梅尔频谱图S = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128, fmax=8000)#...
一、声谱图(Spectrogram) 我们处理的是语音信号,那么如何去描述它很重要。因为不同的描述方式放映它不同的信息。那怎样的描述方式才利于我们观测,利于我们理解呢?这里我们先来了解一个叫声谱图的东西。 图1 这里,这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT计算),频谱表示频率与能量的关系。在实...
梅尔频率倒谱系数MFCC 通常,计算MFCC之前,还会通过预加重、分帧和加窗、短时FFT等手段将原始原始声音信号的spectrogram声谱图,MFCC对声谱信号进行分析。 提取MFCC特征的过程: 1)先对语音进行预加重、分帧和加窗; 2)对每一个短时分析窗,通过FFT得到对应的频谱; 3)将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱; 4)在M...
之后再对每小段进行傅里叶变换,这样就可以得到随时间变化的频谱了。每一段的频谱拼起来就是所谓的“声谱图”(spectrogram)。 我们通常取20~30ms为一帧。假设声音的采样频率为44.1kHz,一帧长20ms,那么一帧的采样点个数为44100*20/1000=882。但是,如果我们这样分帧的话,帧与帧之间的连贯性就会变差,于是我们每...
一、声谱图(Spectrogram) 我们才录音时会设置好采样频率,单声道,每个采样时的单位为16bit, 然后录制的文件*.wav内部其实是包含包头(文件格式)的一堆数据(这些数据值是有说话时声音大小而决定的) 。 我们用GoldWave或者Audacity打开一个录音文件时,会出现如下图形,其实是对录制好的文件进行的一个逆向解析,随着时间变...
一、声谱图(Spectrogram) 我们处置的是语音信号,那么如何去描述它很重要。因为不同的描述方式放映它不同的信息。那怎样的描述方式才利于我们视察,利于我们理解呢?这里我们先来了解一个叫声谱图的东西。 这里,这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT盘算),频谱表现频率与能量的关系。在现实使用...
一、声谱图(Spectrogram) 我们处理的是语音信号,那么如何去描述它很重要。因为不同的描述方式放映它不同的信息。那怎样的描述方式才利于我们观测,利于我们理解呢?这里我们先来了解一个叫声谱图的东西。 这里,这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT计算),频谱表示频率与能量的关系。在实际使用...
一、声谱图(Spectrogram) 我们处理的是语音信号,那么如何去描述它很重要。因为不同的描述方式放映它不同的信息。那怎样的描述方式才利于我们观测,利于我们理解呢?这里我们先来了解一个叫声谱图的东西。 这里,这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT计算),频谱表示频率与能量的关系。在实际使用...
一、声谱图(Spectrogram) 我们处理的是语音信号,那么如何去描述它很重要。因为不同的描述方式放映它不同的信息。那怎样的描述方式才利于我们观测,利于我们理解呢?这里我们先来了解一个叫声谱图的东西。 这里,这段语音被分为很多帧,每帧语音都对应于一个频谱(通过短时FFT计算),频谱表示频率与能量的关系。在实际使用...
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,再重建语音?Mel频谱在其中起到什么用?