librosa是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库,本文参考的是librosa的官方文档,本文主要总结了一些重要,对我来说非常常用的功能.学会librosa后再也不用用python去实现那些复杂的算法了,只需要一句语句就能轻松实现. 先总结一下本文中常用的专业名词:sr:采样率.hop_length:帧移.overlapping:连续帧之间的重叠部分.n_fft:窗口大小.spectrum:频谱.spectrogram:频谱图或叫做语谱图.amplitude:振幅.mono:单声道

作者:桂. 时间:2017-05-06  11:20:47 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html 前言 本文主要记录librosa工具包的使用,librosa在音频.乐音信号的分析中经常用到,是python的一个工具包,这里主要记录它的相关内容以及安装步骤,用的是python3.5以及win8.1环境. 一.MIR简介 音乐信息检索(Music information retrieval,MIR)主要翻译自wikipedia. M

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&

例如从2channel,4.41k hz 重采样到 1 channel,16k hz def downsampleWav(src, dst, inrate=44100, outrate=16000, inchannels=2, outchannels=1): import os,wave,audioop if not os.path.exists(src): print ('Source not found!') return False if not os.path.exists(os.pat

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

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a

傅里叶变换(fft) 法国科学家傅里叶提出,任何一条周期曲线,无论多么跳跃或不规则,都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和.傅里叶变换即是把一条不规则的曲线拆解成一组光滑正弦曲线的过程. 傅里叶变换的目的是将时域(即时间域)上的信号转变为频域(即频率域)上的信号,随着域的变换,对同一个事物的了解角度也就随之改变,因此在时域中某些不好处理的地方,在频域就可以较为简单的处理.这就可以大量减少处理信号存储量. 例如:弹钢琴 假设有一时间域函数:y = f(x),根据傅里叶的理论它可以被分解为一系列正弦函数

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

​阅读文本大概需要 10 分钟. 近两年,抖音.快手将短视频推到风口浪尖上,要生产出高质量的视频,离不开视频剪辑这一环节:在全民剪片浪潮中,大众使用最多的剪辑软件如:Pr.FCPX.剪印.Vue 等.视频剪辑过程中,Python 一些比较实用的技能,帮助我们更快地进行短视频的创作. 1.提取背景音乐和修改音量先从抖音上下载视频文件,然后利用 moviepy 依赖库提取到背景音乐. def get_audio_from_video(video_path):    """    

在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数.利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱.本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形. 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重.分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim声码器算法重建波形去加重声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它

介绍 我是个超级板球迷.从我记事起,我就迷上了这项运动,至今它仍在我的日常生活中起着重要的作用.我相信很多读到这篇文章的人都会点头! 但是自从我开始工作以来,要跟上所有的比赛就成了一件棘手的事.我不能看一场完整的比赛,只能看一些短暂的片段,或者看文字解说. 所以作为数据科学家的我决定做点什么.有没有一种方法可以让我使用我的Python技能并剪辑出比赛的所有重要部分?实际上,我想用Python创建我自己的集锦集合. 事实证明,我甚至不需要依靠机器学习或深度学习技术来做到这一点!现在,我想分享我的代

博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13404523.html 音频时域波形具有以下特征:音调,响度,质量.我们在进行数据增强时,最好只做一些小改动,使得增强数据和源数据存在较小差异即可,切记不能改变原有数据的结构,不然将产生"脏数据",通过对音频数据进行数据增强,能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用. 我发现对声波的以下改变是有用的:Noise addition(增加噪音).增加混响.Time shifting(

pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口,但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时,就需要自定义数据集,在pytorch中,提供了一些类,方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset:所有继承他的子类都应该重写  __len()__  , __getitem()__ 这两个方法 __len()__ :返回数据集中数据的数量 __getitem()__ :返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader:

近两年,抖音.快手将短视频推到风口浪尖上,要生产出高质量的视频,离不开视频剪辑这一环节:在全民剪片浪潮中,大众使用最多的剪辑软件如:Pr.FCPX.剪印.Vue 等. 视频剪辑过程中,Python 一些比较实用的技能,帮助我们更快地进行短视频的创作. 1.提取背景音乐和修改音量 先从抖音上下载视频文件,然后利用 moviepy 依赖库提取到背景音乐. def get_audio_from_video(video_path):     """     从视频中提取音频     

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

梅尔刻度 梅尔刻度(Mel scale)是一种由听众判断不同频率 音高(pitch)彼此相等的感知刻度,表示人耳对等距音高(pitch)变化的感知.mel 刻度和正常频率(Hz)之间的参考点是将1 kHz,且高于人耳听阈值40分贝以上的基音,定为1000 mel.在大约500 Hz以上,听者判断越来越大的音程(interval)产生相等的pitch增量,人耳每感觉到等量的音高变化,所需要的频率变化随频率增加而愈来愈大. 将频率$f$ (Hz)转换为梅尔$m$的公式是: $$m=2595\log_

查看代码 #REmoo的优化任务 #1.公式写在<formula_set>类中,统一管理 --- Finished 2022.8.15 12:39 #2.建立<sample_set>类,统一管理数据样本 --- Finished 2022.8.15 13:03 #3.统一化manim动画流程 ---Finished 2022.8.16 11:29 #1.流程:配置全局参数-导入公式-导入sample-定义坐标图像- #2.整理每段Video Clip的animation部分 #4.

  一.load 方法什么时候调用: 在main方法还没执行的时候 就会 加载所有类,调用所有类的load方法. load方法是线程安全的,它使用了锁,我们应该避免线程阻塞在load方法. 在项目中使用的一些场景: 比如我们要统计所有页面(UIViewController.UITableViewController)的数据,可以在UIViewController的类别里的load方法里实现Method Swizzle @implementation UIViewController (BaseM

 今天,测试一个项目的时候,抛出了这个莫名其妙的异常,然后就开始了一天的调试之旅... 花了很长时间,没有从代码找出任何问题... 那么到底哪里出问题呢? 根据下面那段长长的错误日志: -- ::, [] XxxXxxxx.Web.Mvc.Controllers.WarningController - UnhandleError guest /master/poitem NHibernate.Exceptions.GenericADOException: could not load an en

在hibernate中我们知道如果要从数据库中得到一个对象,通常有两种方式,一种是通过session.get()方法,另一种就是通过session.load()方法,然后其实这两种方法在获得一个实体对象时是有区别的,在查询性能上两者是不同的. 一.load加载方式 当使用load方法来得到一个对象时,此时hibernate会使用延迟加载的机制来加载这个对象,即:当我们使用session.load()方法来加载一个对象时,此时并不会发出sql语句,当前得到的这个对象其实是一个代理对象,这个代理对象