声谱图在协助克服语言障碍和对部分极度失聪的人进行语言训练方面很有用[5]。 语音学和语音合成的研究往往通过使用声谱图来促进。 在基于深度学习的语音合成中,首先由seq2seq模型预测声谱图,然后将声谱图反馈给神经声码器,得出合成的原始波形。 通过逆转产生声谱图的过程,有可能创建一个信号,其声谱图是一个任意的图像。
声音是一种震动(vibration),它会形成波(wave),然后通过空气、水或者固体进行传播。 可以通过两种形式改变这个震动。 通过改变它们的频率(frequency),即这个震动震得有多快,称之为音高(pitch) 通过改变它们的振幅(amplitude),即这个震动的具有的能量大小,被称为音量(volume) 而声谱图,就是通过二维图像将声音数据展示...
生成声谱图的常用方法有短时傅立叶变换(STFT)。下面是一个简单的 Python 示例,展示如何利用librosa库生成声谱图。 AI检测代码解析 importnumpyasnpimportlibrosaimportlibrosa.displayimportmatplotlib.pyplotasplt# 加载音频文件audio_file='example.wav'y,sr=librosa.load(audio_file)# 生成声谱图D=librosa.stft(y)S...
声谱图是一种强大的音频分析工具，它将音频信号的频率变化与时间信息结合，以直观地呈现信号的复杂特性。它在音频工程、音乐研究等领域发挥着关键作用。声谱图，或称sonographs、voiceprints和voicegrams，尤其在三维展示时，被称为瀑布图，通过三维坐标系统展示信号的时间（水平轴）、频率（垂直轴）和振幅（...
声谱图，作为音频分析的强大工具，其核心作用在于直观展示音频信号中频率随时间的变化情况，以及振幅信息。它在音乐声学、计算音乐学等领域发挥着重要作用，常见于音频编辑软件的特性中。与单纯的波形图不同，声谱图在二维图上展现的是频率-时间维度的交互，垂直轴表示频率（赫兹），水平轴代表时间（秒），...
三:梅尔声谱图:(1)人耳听到的声音高低和实际(Hz)频率不呈线性关系,用Mel频率更符合人耳的听觉特性(这正是用Mel声谱图的一个动机,由人耳听力系统启发),即在1000Hz以下呈线性分布,1000Hz以上呈对数增长,Mel频率与Hz频率的关系为fmel=2595⋅lg(1+f700Hz)fmel=2595⋅lg(1+f700Hz),如下图所示,图源见参考资...
声谱图主要看四方面:时间、基音、泛音、频率 时间:指声谱图所展示的歌曲时间段,如4:18.7指此刻歌曲播放到4分18.7秒。 基音:一般的声音都是由发音体发出的一系列频率、振幅复合而成的,这些振动中有一个频率最低的振动,由它发出的音就是基音。简单来说,就是这首歌的基本定调,一般定调会在歌曲唱谱中有所反映...
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声谱图 声谱图，拼音为shēng pǔ tú，意思是将整个音频范围用不同颜色记录的资料称声谱图。