在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时,...
pipinstallpython_speech_features 1. 这条命令将安装python_speech_features库,使你可以在Python中使用它。 步骤2: 导入必要的库 在Python代码中,我们需要导入speech_features和scipy.io.wavfile模块来处理音频: importnumpyasnpfromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc 1. 2. 3. 这里导入了Num...
11.取MFCC矩阵的低维(低频)部分,shape = n_frames * n_mfcc mfcc = mfcc[:,:n_mfcc] # 取低频维度上的部分值输出,语音能量大多集中在低频域,数值一般取13。 python_speech_features.base.mfcc(appendEnergy=True )函数中,appendEnergy参数控制是否把MFCC的第一个倒谱系数替换为每一帧总能量的对数,每一帧总...
python_speech_features.base.delta(feat, N)#feat 为mfcc数据或fbank数据#N - N为1代表一阶差分,N为2代表二阶差分#返回:一个大小为特征数量的numpy数组,包含有delta特征,每一行都有一个delta向量 logfbank参数(mfcc进行dct之前的参数): logfbank_features=python_speech_features.base.logfbank(signal, samplera...
梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动...
python_speech_features的功率谱计算方式与librosa略有不同，它会除以傅里叶变换的维度n_fft。综上，librosa和python_speech_features在计算MFCC时的流程大致相同，但细节上存在差异，包括填充模式、窗函数的选择、功率谱的计算方式等。理解这些差异有助于在实际应用中灵活选择合适的库进行语音特征提取。
python_speech_features的比较好用的地方就是自带预加重参数,只需要设定preemph的值,就可以对语音信号进行预加重,增强高频信号。 python_speech_features模块提供的函数 python_speech_features.base.mfcc(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, numcep=13, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, high...
在语音识别过程中，第一步将语音转换为特征是关键步骤。通常选择的是梅尔频率倒谱系数(MFCC)与线性频率倒谱系数(FBANK)。尽管 FBANK 包含的信息量较多，但许多工具均可帮助提取 FBANK 特征。我常使用的是 kaldi 和 python_speech_features 两种方法。kaldi 和 python_speech_features 提取 FBANK 特征的方式...
有12个参数参数,默认参数值,实际应用中需要根据实际的输入决定输入参数。 (3) 函数 delta 求速度系数和加速度系数 4.如何求mfcc,delta 和 delta-delta系数 可以参考: https://blog.csdn.net/qq_23869697/article/details/79280182 参考Github:https://github.com/jameslyons/python_speech_features...
mfcc: python_speech_features.base.fbank(signal, samplerate=16000, winlen=0.025, winstep=0.01, nfilt=26, nfft=512, lowfreq=0, highfreq=None, preemph=0.97, winfunc=<function >) signal - 需要用来计算特征的音频信号,应该是一个N*1的数组 ...