本文内容均翻译自这篇博文:(该博主的相关文章都比较好,感兴趣的可以自行学习) Voice Activity Detection(VAD) Tutorial 语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence).这里将提供一个简单的VAD方法,当检测到语音时输出为1,否则,输出为0. 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定(The job of a VAD is to reliably determi

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

NB-IOT设备会因为信号的原因,数据发不出.但数据发不出的原因有很多,这么排除是NB-IOT信号的问题呢?那就需要NB-IOT信号检测装置. 网上的信号检测设备 作为一个常年蜗居在实验室的穷屌丝而言,做比买实惠. 第一个,由于太简单了,网上很容易找到他测试信号的方法 BC95的AT指令说明书 该终端将提供0-255的电流信号强度指示器,其中较大的通常更好.此信息基于单个测量,因此可以预期在短时间内发生很大变化.一段时间,可能永远不会使用全部(甚至大多数)可能的范围或代码.执行命令返回章中可能的

1.导入依赖库 SystemConfiguration.framework AudioToolbox.framework UIkit.framework AVFoundation.framework Foundation.framework libz.tbd Security.framework QuartzCore.framework CoreText.framework GLKit.framework OpenGLES.framework CoreLocation.framework CFN

这是学习时的笔记,包含相关资料链接,有的当时没有细看,记录下来在需要的时候回顾. 有些较混乱的部分,后续会再更新. 欢迎感兴趣的小伙伴一起讨论,跪求大神指点~ VAD(ffnn神经网络)-Alex tags:voice Documentation(README)中说现在的NN VAD方法比GMM方法效果好的多. Material Paper [ ] [神经网络在语音信号检测中的研究](http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri%3A%28b54de14b7f2f1

NLP中关于语音的部分,其中重要的一点是语音信号从背景噪音中分离.比如在一个办公室场景中,有白天的底噪-类似于白噪音的噪音.空调的声音.键盘的啪啪声.左手边45度7米元的地方同事讨论的声音.右手边1.5米远处同事讨论的声音.打印机的声音.各种声音混杂在一起,从自然人的角度来分别,很容易做到区分各种声音. 以自然人的观点来看,不自觉的感知中使用了空间传播模型和声音模式识别,具体的机理暂时没能搞清楚.以一般人的能力看来,区分特定的人的声音是简单从容的,一般只要记得曾经听过即可.且可以在嘈杂的环境中持

html结构如下: <div class="app-voice-you" voiceSrc="xx.mp3"> <img class="app-voice-headimg" src="xx.png" /> <div style="width: 60%;" class="app-voice-state-bg"> <div class="a

在使用微信JSSDK的上传下载语音接口时,发现一个问题: 下载的语音在iPhone上不能播放,测试了之后原因竟然是: 微信接口返回的音频内容是amr格式的,但iPhone不支持播放此类型格式. 那么转码之后应该是可以的,经测试是可以播放的!所以必须找到一种能够自动转码的PHP解决方法,于是找到一篇文章, http://blog.csdn.net/rovast/article/details/49784487 关联阅读: http://www.cnblogs.com/upup2015/p/7786

之前在不经意间也有接触过求突变点的问题.在我看来,与其说是求突变点,不如说是我们常常玩的"找不同".给你两幅图像,让你找出两个图像中不同的地方,我认为这其实也是找突变点在生活中的应用之一吧.回到找突变点位置上,以前自己有过一个傻傻的方法:就是直接求前后两个采样的的差分值,最后设置一个阈值,如果差分值大于这个阈值则该点是突变点.但这个方法问题很大,实际中突变点幅值有大有小,你怎么能确定阈值到底是多少呢?还有可能信号本来的差分值就比你那突变点的差分值还要大.所以这种方法在信号或噪声稍微复杂

  本文编辑:Cynthia 2017年,人工智能的消费产品落地聚焦在了智能音箱上,谷歌.亚马逊纷纷推出智能音箱产品,国内的阿里巴巴推出天猫精灵,小米推出小米AI音箱.智能音箱通过语音可以发出指令,未来可能成为智能家居的入口,通过语音控制家里的其他智能设备. 几个月前谷歌的语音识别应用推出支持个性化语音识别功能,而本周三,也就是10月11日,亚马逊的Echo音箱也具备了这项功能. 当不同的人对着音箱说话时,可以自动识别身份,提供比如个人专属的音乐播放列表.个性化购物等功能.总之,可以通过声音来识

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

讯飞语音云语音听写学习         这几天两个舍友都买了iPhone 6S,玩起了"Hey, Siri",我依旧对我的Nexus 5喊着"OK,Google".但种种原因,国内的"OK,Google"并不能展示出他的全部威力,于是上网搜索国内Android平台的语音助手,个人觉得评价最好的是讯飞的--灵犀语音助手.其实讯飞语音云平台早就注册过了,并下载了相应的SDK,只是没仔细研究.今天突然想好好学习一下,以方便以后集成到自己开发的APP中,

ROS语音工具汇总,目前先给出链接,只用过一些简单的命令. 中文语音: 参考链接:使用科大讯飞库 1 http://www.ncnynl.com/archives/201611/1069.html 2 http://blog.csdn.net/zhouge94/ pocketsphinx: 1 https://github.com/cmusphinx 2 http://cmusphinx.sourceforge.net/ julius: 1 https://github.com/julius-s

一.介绍 以前做过讯飞语音识别,比较简单,识别率很不错,但是它的识别时间是有限制的,最多60秒.可是有的时候我们需要更长的识别时间,例如朗诵古诗等功能.当然讯飞语音也是可以通过曲线救国来实现,就是每达到60秒时识别停止就立即重新开启,每次结束拼接录音.这么做,显然是麻烦的,百度语音解决了这个问题,它最近上线了长语音识别技术,可以不受时间限制,还是非常棒的.这次,我就专门抽成一个工具类使用,包括语音识别,录音拼接,录音播放.进度刷新,具体如何集成SDK看官方文档,我就不废话了,直接介绍如何使用我的

作者:桂. 时间:2017-05-31  17:43:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6925355.html 前言 总结一下基本的有话帧检测(Voice activity detection, VAD)技术,基于神经网络的待后面梳理完神经网络的理论后再作整理. 一.双门限 这是一种Boosting的思路,即:两个弱分类器可以组合更强的分类器,依次类推,三.四门限其实都可.每一种门限对应一种判决准则. 基本的双门限:短时能量+短时过零率,其原理

1. 介绍 Jasper是一款基于树莓派的开源语音控制助理, 使用Python语言开发. Jasper工作原理主要是设备被动监听麦克风, 当收到唤醒关键字时进入主动监听模式, 此时收到语音指令后进行语音识别, 然后对得到的文本进行语义内容解析并处理, 然后将处理结果通过语音合成并输出给用户. 其中涉及到的技术包括声音的录制和播放; 语音识别(ASR/STT); 语义内容(NLU/NLP); 语音合成(TTS) 2. 音频系统 2.1 硬件 音频系统的硬件设备为声卡, 声卡通过DAC(数模转换)和

第38章     I2S—音频播放与录音输入 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>及<I2S BUS>. 若对I2S通讯协议不了解,可先阅读<I2S BUS&g

前言:这个项目是在2016-2017完成的,做的很浅显,贴出来与大家分享,希望能有帮助. 摘要 本项目主要是针对脑电信号控制的智能轮椅的设计,脑电控制是智能医疗领域的重要研究方向,旨在帮助行动不便但智力清晰的老年人和残疾人士重获自主行动能力,使用者可以自主上的控制轮椅的前进.左拐.右拐.停止等运动. 本项目以STM32单片机为核心器件,包括脑电波采集及处理模块(以下简称脑电模块),电机驱动模块,语音控制模块,APP-WIFI控制模块和软件设计模块.控制系统不仅可以实现脑电与眼电信号相结合的混合脑

刚好最近接触了一些DirectSound,就写了一个小程序练练手,可以用来添加播放基本的wav和mp3音频文件的播放器.界面只是简单的GDI,dxsdk只使用了DirectSound8相关的接口. DirectSound的使用步骤很简单 首先你要创建一个DirectSound8设备对象 HRESULT DirectSoundCreate8( LPCGUID lpcGuidDevice, LPDIRECTSOUND8 * ppDS8, LPUNKNOWN pUnkOuter ) 当然要确保已安装了