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...
一个常用的变换公式为 m=2595∗log10(1+f700) 梅尔频谱就是一个在mel scale下的spectrogram,是通过spectrogram与若干个梅尔滤波器(即下图中的mel_f)点乘得到。 图片来源:https://librosa.org/doc/main/generated/librosa.feature.melspectrogram.html 梅尔滤波器组(如下图所示)中的每一个滤波器都是一个三角滤波...
梅尔频谱的原理是使用梅尔标度对频率进行非线性转换，并通过梅尔滤波器组提取谱图特征，其使用主要在于语音和音频信号处理中。以下是详细的解释：原理：梅尔标度：人类听觉系统对频率的感知是非线性的，对低频信号更为敏感，而对高频信号的细微差别难以分辨。梅尔标度是一种非线性频率标度，它使得在梅尔尺度上...
梅尔频谱是频率转换为梅尔刻度的频谱。他可以通过几行代码实现。 spect=librosa.feature.melspectrogram(y=y,sr=sr,n_fft=2048,hop_length=1024)mel_spect=librosa.power_to_db(spect,ref=np.max)librosa.display.specshow(mel_spect,y_axis='mel',fmax=8000,x_axis='time')plt.title('Mel Spectrogram')plt...
1. 梅尔频谱图 (Mel Spectrogram) 梅尔频谱图是将音频信号的频谱表示转换到梅尔频率标度上,并通过一组梅尔滤波器对频谱进行加权平均后得到的结果。具体步骤如下: 音频信号预处理: 预加重 (Pre-emphasis)。 分帧(Framing)。 加窗(Windowing)。 计算功率谱 (Power Spectrum): ...
When applied a several of feature extraction techniques, specifically Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrograms, and Mel-Spectrograms, on the performance of different. The results show that the Bi-LSTM with Spectrograms achieved a maximum accuracy of 85%, giving the best performance ...
在Python中绘制梅尔频谱图(mel spectrogram)可以通过以下步骤实现。这些步骤包括导入必要的库、加载音频文件、计算音频的梅尔频谱以及使用matplotlib绘制梅尔频谱图。以下是详细的步骤和代码示例: 导入必要的库: 需要导入librosa库来处理音频文件并计算梅尔频谱,以及matplotlib库来绘制图表。 python import librosa import libros...
对低频信号敏感，难以分辨高频细微差别。梅尔标度，非线性转换Hz，使相同频率差信号感知相似。常用变换公式定义如下。梅尔频谱，基于梅尔标度下的谱图，通过谱图与多个梅尔滤波器（图示中mel_f）点乘得出。梅尔滤波器组，每项为三角滤波器，点乘过程可等效于代码描述的操作。具体实现，如下图所示。
'''Returns normalized log(melspectrogram) and log(magnitude) from `sound_file`. Args: sound_file: A string. The full path of a sound file. Returns: mel: A 2d array of shape (T, n_mels) <- Transposed mag: A 2d array of shape (T, 1+n_fft/2) <- Transposed ...
Typically, we want the mel spectrogram represented in decibels. We can calculate a mel spectrogram in decibels by using the following DALI pipeline. [9]: @pipeline_defdefmel_spectrogram_pipe(nfft,window_length,window_step,device="cpu"):audio=types.Constant(device=device,value=audio_data)spectr...