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

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

最近学习音乐自动标注的过程中,看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容,特地在网上找到资料,学习了一下相关内容.此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的,以便今后查阅. 语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 在任意一个Automatic speech recognition

语音信号处理之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Automatic speech recognition 系统中,第一步

Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都

[神经网络与深度学习][Matlab开发]caffe-windows使能Matlab2015b接口 标签:[神经网络与深度学习] [Matlab开发] 主要是想全部来一次,所以使能了Matlab的接口,中间只出现了一个错误下面记录一下. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <MatlabSupport>true</MatlabSupport> <PropertyGroup Condition="'$(MatlabSup

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以

目录 写在前面 问题定义 一个例子 F(2, 3) 1D winograd 1D to 2D,F(2, 3) to F(2x2, 3x3) 卷积神经网络中的Winograd 总结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 随便翻一翻流行的推理框架(加速器),如NCNN.NNPACK等,可以看到,对于卷积层,大家不约而同地采用了Winograd快速卷积算法,该算法出自CVPR 2016的一篇 paper:Fast Algorithms for Convolu

倒谱是表示一帧语音数据特征的一个序列.从periodogram estimate of the power spectrum计算得到的倒谱系数,可以用于基音追踪(pitch tracking),然而,从AR power spectral estimate计算得到的倒谱系数可以用于语音识别(现在已经被MFCCs所替代). One of the benefits of cepstrum and LPCCs over e.g. LPCs is that you can do cepstral mean

一起来学matlab-matlab学习笔记12 12_2 结构体 创建结构体数组,访问标量结构体,访问非标量结构体数组的属性,访问嵌套结构体中的数据,访问非标量结构体数组中多个元素的字段 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/structures.html?searchHighlight=%E7%BB%93%E6%9E%84%E4%BD%93&s_tid=doc_srchtitle https:

我们做完GWAS的关联分析后需要查看显著性SNP在我们数据中的频率分布情况.这时候我们需要用到plink和我们做关系分析所用的二进制文件datas. 第一步,我们用R语言读取分析结果,即*.assoc文件,按P值倒序排列,即出现上图的结果. 第二步,查看单个SNP位点(即上述结果中的kgp4382537)在数据中的频率.打开Plink,使用指令: "plink --bfile datas --snp kgp4382537 --freq --out kgp4382537_freq". 随

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大

content 概述 文字识别系统LeNet-5 简化的LeNet-5系统 卷积神经网络的实现问题 深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题

weight decay(权值衰减)的最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大. momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momentum项的SGD则写生如下形式:其中即momentum系数,通俗的理

from: 作者:Charlotte77 出处:http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问

为了统计字符串中每种字符出现的频率,使用HashMap这种数据结构.其中,字符作为Key,出现的频率作为Value. 基本算法为: 1. 将字符串分成字符数组 2. (1)如果HashMap中的Key没有正在读取的字符,则会插入一个新的Key,赋值为1. (2)如果正在读取的字符已经存在于HashMap的Key中,则会将其Value的值+1. 3. 一直读取到字符数组的最后一位形成最终的HashMap. 关于HashMap中getOrDefault(K, V)方法: 如果HashMap中含有方法

在脚本中使用sudo命令,将密码保存在脚本中,不需要手动输入密码. #!/bin/bash echo 'xxx密码xxx'|sudo -S service mysql start echo 'xxx密码xxx'|sudo -S reboot

毕竟人不是神,谁写的程序都会有bug,有了bug不可怕,可怕的是出错了,你却不知道错误在哪里.所以我们需要将应用程序中抛出的所有异常都记录起来,不然出了错,找问题就能要了你的命.下面我们主要讨论的是如何捕捉全局的异常.基本上在winform或web中捕获全局异常的思路都是一样的,在全局的应用程序对象中添加异常捕获的代码,并写入日志文件中. 一.在Winform程序中捕获全局异常 在winfrom中我们需要了解Application对象中的两个事件 ①Application.ThreadExcep

昨晚在看<响应式Web设计:html5和css3实战>时,书中提到“HTML5中的ID指可以用数字开头”.这个还真不知道,于是测试了一下,发现了问题. 在H5描述中是这样说的: 在css样式表中,不能正常使用,但在js中可以正常使用.所以慎用! 在css中使用数字开头ID对比效果: 在js中可以正常使用.