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语音如何提特征
语音
信号提取声学
特征
时,MFCC和PLP的区别是什么?
答:
首先,
语音信号的生成过程是激励信号和信道冲激响应的卷积
。为了精准分析,我们需要根据目标进行信号的强化或提取。例如,如果要区分清音和浊音,MFCC的同态解卷过程就显得尤为重要,通过将非线性卷积问题转化为线性处理,再通过对数处理和频谱变换,得到倒谱特征,有助于识别基音频率。相比之下,PLP采用线性预...
语音特征
包括哪些方面
答:
语音特征主要包括以下方面:音调、音色、音强和音长
。1.
音调是指声音的高低,它取决于声音的频率
。频率越高,音调越高。音调的变化可以表达不同的情感和信息。2. 音色是声音的特色,由声音的频谱结构决定。音色是区分不同发声体的主要依据,如不同人的声音。它对于语音的辨识非常重要。3. 音强是指声...
基于Fbank的
语音
数据
特征
提取
答:
Fbank是需要语音特征参数提取方法之一
,因其独特的基于倒谱的提取方式,更加的符合人类的听觉原理,因而也是最为普遍、最有效的语音特征提取算法。基于滤波器组的特征 Fbank(Filter bank), Fbank 特征提取方法就是相当 于 MFCC 去掉最后一步的离散余弦变换(有损变换),跟 MFCC 特征, Fbank 特征保留了...
关于
语音
识别
特征
提取该
如何
入门?
答:
2) 频谱有包络和精细结构,分别对应音色与音高
。对于语音识别来讲,音色是主要的有用信息,音高一般没有用。在每个三角形内积分,就可以消除精细结构,只保留音色的信息。当然,对于有声调的语言来说,音高也是有用的,所以在MFCC特征之外,还会使用其它特征刻画音高。3) 三角形是低频密、高频疏的,这可...
语音特征
有哪些
答:
语音特征主要包括以下几个重要方面:音长与音短、音高与音低、音调与音色
。这些特征是构成声音的重要组成部分,使声音能够传达出各种情感和语境信息。下面详细解释这些语音特征:首先,音长与音短描述的是声音的持续时间。音长对于语言表达而言至关重要,它能够影响语言的节奏和语调。例如,在一些语言中,音的...
labview设计
语音
识别系统
如何
提取
特征
参数?
答:
3.2 ECG
特征
点的提取方法 因为Peak Detection VI的输出中已包含有相应点的幅值、二阶导数及位置索引信息,在确定R峰点后,可进一步根据ECG的特点确定出其它各特征点。完整的ECG特征点判别方法及步骤为:(1)幅值最大或二阶导数最小(或两者同时满足)的波峰点判定为R峰点;(2)R峰点之前的第一个小于零...
语音
识别的过程
答:
3.
特征
提取:这一步会从预处理后的声音信号中提取出有用的特征。这些特征通常包括音频的频率、音调、音量等信息。特征提取的方法有很多种,包括梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。4. 模型训练:在这一步中,我们会使用训练数据来训练
语音
识别模型。这些训练数据通常来自于人工录音或者自动化的语音识别系统。
语音
识别文件的声学
特征
答:
声学
特征
的提取与选择是
语音
识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程,也是一个信号解卷过程,目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性,特征提取必须在一小段语音信号上进行,也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧,帧与帧之间的偏移通常...
语音
识别文件声学
特征
答:
这个阶段的核心任务是对
语音
信号进行压缩和解析,以优化模式识别的准确性。声学
特征
提取本质上是对语音信号进行高效处理的过程,它要求在短时间内对信号进行分析,这就引入了短时分析的概念。这个时间段内的语音信号被认为是相对稳定的,我们将其划分为一个个小片段,称为帧,相邻帧之间的切换通常以帧长的...
特征
提取模式匹配
语音
识别类比
答:
语音识别的第一步就是
语音特征
提取,语音信号是在人体中肺喉声道等器官构成的语音产生系统中产生的,它是一个高度不平稳的信号,它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化,但是在足够短的时间内,其频谱特征相当平稳。因此在进行语音分析时,我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析,使用帧长为25ms,...
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