基于MATLAB的语音信号处理 摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。...本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。...基于载波调制的语音信号合成是以语音信号处理技术、数字信号处理技术为基础，依托于电子计算机、Windows操作系统、MATLAB处理软件等工具将两个信号合成为一个信号。...该语音合成技术具有一定的局限和不足，但对语音信号具有数据量庞大的特点，这种误差在某种范围内是可以接受的。 基于载波调制的语音信号合成是基于信号的振幅调制原理而实现的。...另外在语音处理方面，我选择了语音合成这一处理方式。基于载波调制的语音处理实现简单，运用广泛，研究这一语音合成方法及特性，对于更加深入地进行各种语音处理有着重要的意义。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。...在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。...目前，在语音信号处理方面已经取得 了非常大的进展，语音信号处理技术在计算机接口与人机交 互方面应用得最为广泛。...语音信号处理技术涵盖得非常广泛，包括语音识别、说话人的识别和确定、语种的识别和确认、关键词的检测和确认、语音的合成和语音编码等。...而其中高性能的 连续语音、大词汇量语音识别系统是当前语音识别技术的前沿代表；同时语音信号的准确性识别也是亟待解决的主要任务。本文选用语音处理技术作为研究项目，是一次非同寻常的尝试。
getVoices ()); let voices = synth . getVoices (); speech . pitch = 1 ; // 获取并设置话语的音调...(值越大越尖锐,越低越低沉) speech . rate = 3 ; // 获取并设置说话的速度(值越大语速越快,越小语速越慢) speech . voice = voices...[ 0 ]; // 获取并设置说话的声音，感觉跟设置播放语言类似 speech . volume = 1 ; // 获取并设置说话的音量 // speech.lang = ...'zh-CN' // 设置播放语言 // speech.cancel() // 删除队列中所有的语音.如果正在播放,则直接停止 speech . text = this . message...; // 获取并设置说话时的文本 synth . speak ( speech ); if ( this . i == 1 ) { clearTimeout ( this
基于树莓派的语音识别和语音合成 摘要 语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术...本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。...进入百度云平台，进入百度语音控制台后，创建自己的应用，获取属于你的ID号和密钥。...，实现对本地语音文件的识别。...测试前，需要提前用录音软件录制好三段音频，然后用Adobe Audition软件对音频格式化处理，因为百度智能云语音识别技术支持原始 PCM 的录音参数必须符合 16k 采样率、16bit 位深、单声道
前言：Node.js 的事件循环已经老生常谈，但是在 Node.js 的执行流程中，事件循环并不是全部，在事件循环之外，微任务的处理也是核心节点，比如 nextTick 和 Promise 任务的处理。...事件循环处理了 Node.js 中大部分的执行流程，但是并不是全部。 2 微任务 Node.js 中，典型的微任务包括 nextTick 和 Promise。...我们看到在 Node.js 初始化时，执行用户 JS 后，进入事件循环前会处理一次微任务，所以我们在自己的初始化 JS 里调用了 nextTick 的话，就会在这时候被处理。...执行回调的时候，就会从 C 到 C++ 层，然后再到 JS 层，执行完 JS 代码后，会再次回调 C++ 层，C++ 层会进行一次微任务的处理，处理完后再回到 C 层，继续执行下一个任务节点的回调，以此类推...其他的任务都是一个节点对应一个 C、C++ 和 JS 回调，所以如果在 JS 回调里产生的微任务，在回到 C++ 层的时候就会被处理。
深度学习进行语音识别-简单语音处理 吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。 下面就让我们来学习与深度学习进行语音室识别吧！...预处理我们的采样声音数据 我们现在有一个数列，其中每个数字代表 1/16000 秒的声波振幅。 我们可以把这些数字输入到神经网络中，但是试图直接分析这些采样来进行语音识别仍然很困难。...但总的来说，就是这些不同频率的声音混合在一起，才组成了人类的语音。 为了使这个数据更容易被神经网络处理，我们将把这个复杂的声波分解成一个个组成部分。...解决问题的诀窍是将这些基于发音的预测与基于书面文本（书籍、新闻文章等）大数据库的可能性得分相结合。扔掉最不可能的结果，留下最实际的结果。...当然可能有人实际上说的是「Hullo」而不是「Hello」。但是这样的语音识别系统（基于美国英语训练）基本上不会产生「Hullo」这样的转写结果。
周末写的一个Vue网页智力游戏埋了发音彩蛋，分享下发音代码 http://linwancen.gitee.io/vantgames 百度不支持日文片假名，要是有支持日文片假名的免费引擎欢迎推荐 src.../util/speak.js /** * 百度语音合成 TTS(Text To Speech) */ export function speak(s) { new Audio( 'http
当涉及到自然语言处理（NLP），数据处理是整个NLP工作流程中的关键环节之一。数据处理涉及到从不同的来源获取、清理和准备文本数据，以便用于训练和评估NLP模型。...本文将深入探讨NLP数据处理的重要性、数据预处理步骤、常见的文本清理技巧以及如何利用Python工具来进行数据处理，以及一些高级的NLP数据处理技术。...数据格式标准化：文本数据可以来自不同的源头，可能具有不同的格式和结构。数据处理可以用于将数据统一到一致的格式中，以便模型能够处理。...利用Python进行数据处理Python是NLP数据处理的理想工具之一，因为它拥有丰富的文本处理库和工具。...此外，我们介绍了一些高级的NLP数据处理技术，以展示NLP领域的不断发展和创新。通过仔细的数据处理，你可以提高NLP模型的性能，更好地处理文本数据，并取得更好的NLP成果。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 试验一语音信号处理 语音信号处理综合运用了数字信号处理的理论知识，对信号进行计算及频谱分析，设计滤波器，并对含噪信号进行滤波。...一，具体分为以下步骤： (1)语音信号的采集：利用Windows下的录音机，录制一段话音。...然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，播放语音信号，并绘制原始语音信号； (2)对原始信号加入噪声：对原始语音信号加入 s=0.05*sin(2*pi*f*Ts*n)...的噪声，采样后可知Fs ，选择f = 2500，播放加入噪声信号的语音信号，并绘制噪声信号和含噪语音信号； (3)频谱分析：分别对原始语音信号，噪声信号和含噪声的语音信号进行频谱分析，并绘出各频谱图；...，并回放语音信号，感觉滤波前后的声音有变化。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理...、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。...并行处理技术（ PPROC）方法对经过预处理的语音信号实施一系列的基音初步检测，或 分别对原始信号和经处理后的信号实施系列检测， 然后根据系列检测的初步结果， 综合判定基音周期。...基于线性预测系数的共振峰提取方法。 一种有效的频谱包络估计方法是从线性预测分析角度推导出声道滤波器 ,根据这个声道滤波器找出共振峰。虽然线性预测法也有一定的缺点 ,如其频谱林灵敏度于人耳不想匹配。...三、列举工农业生产、 人民生活中的 5 种语音信号处理应用技术或产品。 简述其工作原理？
前端语音信号处理的意义： 面对噪声、干扰、声学回声、混响等不利因素的影响，运用信号处理、机器学习等手段，提高目标语音的信噪比或主观听觉感受，增强语音交互后续环节的稳健性。...，2001] 基于统计独立假设，语音信号的稀疏性与谐波特性 多通道技术 fixbeamforming，adaptivebeamforming，ICA 基于深度学习的语音分离 Deepclustering...、信号分离、去混响、声源定位 噪声抑制 消除或抑制环境噪声，增强语音信号 基于统计模型的方法 最小均方误差MMSE、最大似然估计ML、最大后验估计MAP 基于子空间的方法 利用语音和噪声的不相关性...，借助特征值/奇异值分解手段分解到子空间处理 语音增强的核心在于噪声估计 递归平均、最小值追踪、直方图统计是比较常用的噪声估计手段 基于深度学习的语音增强方法 两大类方法：masking&&mapping...优化准则：MSE准则 基于深度学习的前后端联合优化方案 处理依据——“端到端联合建模” 输入多通道麦克风信号，输出语音识别结果 利用近场数据，仿真得到海量的带有各种干扰的训练数据 将前端信号处理与后端ASR
参数编码：基于参数或模型的编码器提供了一种可用来模拟 语音产生的模型，并从原始语音中提取可用来描述此模型的 参数，然后随着语音信号特征的改变来周期地更新模型参数 。...声学模块从 语音数据库中选取适当的语音基元，拼接成语句， 再经过韵律修饰， 就可以输出自然连续的语声流。 • 文本分析、韵律生成可以采用基于规则或基于数据驱动的方法。...语音增强在语音识别、语音编码等领域有着重要的应用，是语音交互 系统中最前端的预处理模块。 噪音类型：1. 混响 2. 背景噪声 3. 人声干扰 4....计算复杂度低，满足实时性要求 算法要求输入信号具有平稳特性 算法要求带噪语音和安静语音存在线性关系 在处理非平稳噪声时，降噪效果会变差 在复杂环境下难以跟踪非平稳噪声变化轨迹 矩阵分解 增强的谱参数通过语音参数基矢量加权得到...语音增强问题进行分解 准确提取语音参数 增强处理语音参数 声码器合成语音 数据驱动（例如深层神经网络） 多通道语音增强 波束形成 通过波束形成方法：建立空间滤波器模型，它的作用包括
基于阈值的VAD是通过提取时域（短时能量、短时过零率等）或频域（MFCC、谱熵等）特征，通过合理的设置门限，达到区分语音和非语音的目的； 基于分类的VAD是将语音活动检测作为（语音和非语音）二分类，可以通过机器学习的方法训练分类器...，达到语音活动检测的目的； 基于模型的VAD是构建一套完整的语音识别模型用于区分语音段和非语音段，考虑到实时性的要求，并未得到实际的应用。...5、声源定位 麦克风阵列已经广泛应用于语音识别领域，声源定位是阵列信号处理的主要任务之一，使用麦克风阵列确定说话人位置，为识别阶段的波束形成处理做准备。...大多数的研究将声学模型和语言模型分开处理，并且，不同厂家的语音识别系统主要体现在声学模型的差异性上面。...语音识别中的语言模型也用于处理文字序列，它是结合声学模型的输出，给出概率最大的文字序列作为语音识别结果。
项目介绍 本项目是基于Pytorch实现的语音情感识别，效果一般，提供给大家参考学习。...源码地址：SpeechEmotionRecognition-Pytorch 项目使用 准备数据集，语音数据集放在dataset/audios，每个文件夹存放一种情感的语音，例如dataset/audios...python export_model.py 预测语音文件。...python infer.py --audio_path=dataset/audios/angry/audio_0.wav 数据预处理 在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 语音识别 本项目是基于...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...然后执行下面的数据集处理脚本，这个是把我们的数据集生成三个JSON格式的数据列表，分别是manifest.dev、manifest.test、manifest.train。...然后计算均值和标准差用于归一化，脚本随机采样2000个的语音频谱特征的均值和标准差，并将结果保存在mean_std.npz中。建立词表。...讲话完毕请释放该键以让控制台中显示语音的文本结果。要退出客户端，只需按ESC键。python deploy/client.py
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...本文介绍了一些语音的基本知识，和使用Python进行处理。 时域特征 使用wave模块读取wav音频文件，画图时域图像，代码如下。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import wave path='D://NLP//dataset//语音情感...2的正整数次方值为新的framesize NFFT = framesize #NFFT必须与时域的点数framsize相等，即不补零的FFT overlapSize = 1.0/3 * framesize...如果 sr 缺省，librosa.load()会默认以22050的采样率读取音频文件，高于该采样率的音频文件会被下采样，低于该采样率的文件会被上采样。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 两本书，《语音信号处理》赵力编和《语音信号处理》韩纪庆编。强烈推荐韩纪庆版本，知识点很全面，可以作为语音识别的入门中文书籍，章节很也短，很快就入门了。...较好的方法应该是实现帧同步的语音-语言处理的统合。一般采用的方法是把声学模型和语言模型结合在一个有限状态自动机的框架进行处理。...二阶动态规划 分层构筑方法 大词表连续语音识别 P197 需要处理的问题： 切分 可以采用的方法：能量最低点最为边界，还要根据发音信息加以验证； 发音变化 协同发音的影响。...规则聚类 平滑技术 大词表连续语音识别中的解码技术 搜索过程中的路径扩展方式，可以分为1.基于词；2. 基于时间。 图的基本搜索算法： OPEN表、CLOSE表 1. A*搜索 代价的概念。...面向语音识别的搜索算法（decoder解码用到） Viterbi Beam 搜索算法 令牌传递模型 token passing 基于前向搜索后向回溯的N-best算法（Viterbi+A*） 大词表连续语音识别后处理技术
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式：语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。...infer_path.py的参数wav_path为语音识别的的音频路径。infer_record.py的参数record_time为录音时间。
传统TTS是基于拼接和参数合成技术，效果上同真人语音的自然度尚有一定差距，效果已经达到上限，在实现上也依赖于复杂流水线，比如以文本分析为前端的语言模型、语音持续时间模型、声学特征预测模型、将频谱恢复成时域波形的声码器...这些组件都是基于大量领域专业知识，设计上很艰难，需要投入大量工程努力，对于手头资源有限的中小型玩家来说，这种“高大上”的技术似乎有些玩不起。...幸运的是近年来基于神经网络架构的深度学习方法崛起，使得原本在传统专业领域门槛极高的TTS应用上更接地气。现在，我们有了新方法Tacotron一种端到端的TTS生成模型。...本文下面主要内容是github上一个基于Tensorflow框架的开源Tacotron实现，介绍如何快速上手汉语普通话的语音合成。...关于Tacotron的源代码，我们选择了Keith Ito的个人项目，笔者的汉语语音合成正是基于此源码上修改而成，代码在：https://github.com/begeekmyfriend/tacotron
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：基于Pytorch实现的...MASR中文语音识别 MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。...Facebook在2016年提出的Wav2letter，只使用卷积神经网络（CNN）实现的语音识别。...自定义的语音数据需要符合一下格式： 语音文件需要放在dataset/audio/目录下，例如我们有个wav的文件夹，里面都是语音文件，我们就把这个文件存放在dataset/audio/。...每一行数据包含该语音文件的相对路径和该语音文件对应的中文文本，要注意的是该中文文本只能包含纯中文，不能包含标点符号、阿拉伯数字以及英文字母。 生成训练的数据列表和数据字典。
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