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

转自:http://blog.csdn.net/huchad/article/details/52092796 使用kaldi的DNN做音频分类,异常声音检测. HMM/GMM -> HMM/DNN 基本上沿用语音识别的思路,有两点注意一下即可. 1. 在训HMM/GMM时,训到monophone即可,使用monophone的HMM与alignment来训DNN 2.语言模型的准备,手动构造一个一元的简单模型即可 DNN的主要训练步骤如下: #Step 1. Pre-train DBN step

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

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

云中树莓派(1):环境准备 云中树莓派(2):将传感器数据上传到AWS IoT 并利用Kibana进行展示 云中树莓派(3):通过 AWS IoT 控制树莓派上的Led 云中树莓派(4):利用声音传感器控制Led灯 1. 声音传感器及其配置 声音传感器如下图所示: 将 VCC 引脚接入树莓派 5V 引脚,将 GND 引脚接入树莓派 GND 引脚,将 OUT 引脚接入树莓派 GPIO20. 要注意,模块在环境声音强度达不到设定阈值时,OUT输出高电平(1),当外界环境声音强度超过设定阈值时,模块O

声音的要素 1: 音频文件AudioClip2: 音源AudioSource;3: 耳朵AudioListener;//全局只能有一个4: 2D/3D音频;//2D只是简单地播放声音,3D可以根据距离衰减音量 怎样听到声音: 创建一个节点,挂载AudioSource组件,AudioSource组件关联AudioClip属性,设置声音是否一开始就加载播放play on awake,是否循环播放,2D还是3D 场景中有一个节点有AudioListener组件,挂载AudioListener组件的节点

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

37款传感器与模块的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的.鉴于本人手头积累了一些传感器和模块,依照实践出真知(一定要动手做)的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一动手试试做实验,不管成功与否,都会记录下来---小小的进步或是搞不定的问题,希望能够抛砖引玉. [Arduino]108种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 实验三十五:模拟量声音传感器模块(4线制波形) 驻极体话筒 驻极体话筒也称驻极体传声器,它是利用驻极体材料制成的一种特殊电容

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~ 录音-语音流(pyAudio) tags:voice 进行语音流检测 pyAudio http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/wave_pyaudio.html 注:这部分是通过录音设备给语音激活检测传输语音流. "path/to/vad/audio_stream.py" #!usr/

应用speex进行音频去噪,speex功能很强大,因为opus的出现,用speex进行编码/解码的人几乎没有了,但是用speex来进行降噪,去除回声,增益还是很多. 这里用speex进行音频去噪,主要用如下几个关键点: 1,准确设置pcm音频的音频采样率,和帧长度, st = speex_preprocess_state_init(FRAME_SIZE, FRAME_SAMPLERATE);//初始化 2,设置降噪参数,其中DENOISE_DB默认是-25,单位是dB(分贝): int deno

Speex manul中文版   在VOIP的音频算法中,回音处理已经成为一个关系通话质量的主要问题. 回声的产生在IP网络主要有两种:1.声学回声2.电路回声 声学回声主要又分成以下几种:a ) 直接回声:由扬声器产生的声音未经任何反射直接进入麦克风b ) 间接回声: 由扬声器发出的声音经过多次反射后,再进入Mic对于第二种回声,拥有多路径,时变性的特点.是比较难处理的. 由于IP网络下的传输的延迟较大,而一般情况下,对于人耳,如果声音延迟达到了10ms以上的话,那么回声就会越来越明显.一般来

语音通信从最初的只有有线通信变成后来的有线通信与无线通信(移动通信)的竞争,当移动语音通信价格下来后有线语音通信明显处于逆势.如今移动语音通信的竞争对手是OTT(On The Top)语音,OTT语音是互联网厂商提供的服务,一般免费,如微信语音.目前语音通信技术上就分成了两大阵营:传统通信阵营和互联网阵营,互相竞争,推动着语音通信技术的发展.具体到编解码器上互联网阵营提出了涵盖语音和音乐的音频编解码器OPUS(OPUS是由非盈利的Xiph.org 基金会.Skype 和Mozilla 等共同主导

A:anolog模拟的         D:digital数字的 AD模拟转数字,DA数字转模拟 生活中的基本都是模拟量,如温度,可以是10℃,10.1℃等 手机的背光亮度自动调节,拿到太阳光下,亮度会增亮,拿到暗的地方光线会减暗,是因为,手机上有一个感光头,采集环境光的亮度,采集到的的是模拟量,经过内部的AD转换器,把模拟量转换成数字量给CPU,CPU通过亮度值再输出一个数字量,输出的数字量再转换为模拟量去控制背光屏的电压,手机后面有一个背光板,手机液晶屏自身是不发光的,为什么能看到字?是因为

显著性对象检测综述 详见:http://mmcheng.net/zh/paperreading/ 一.    程明明等人的论文:Salient Object Detection: A Survey(简单归纳了文章中的我认为比较重要的部分) 该论文旨在全面回顾突出显示目标检测的最新进展,并将其与其他密切相关领域(如通用场景分割,目标建议生成以及固定预测的显著性)相关联.主要内容涉及(1)根源,关键概念和任务:(2)核心技术和主要建模趋势,以及(3)显著性物体检测中的数据集和评估指标.讨论并提出了未

一.效果展示 观看演示效果:https://www.bilibili.com/video/BV1JT4y1P72Q 二. 基础认识 (一)  小理论 WS2812B是一种智能控制LED光源,将控制电路和RGB芯片集成在一个5050个组件的封装中.内部包括智能数字端口数据锁存和信号整形放大驱动电路.还包括精密的内部振荡器和电压可编程恒流控制部分,有效保证像素点的光色高度一致. 数据传输协议采用单NZR通信模式.像素上电复位后,DIN端口从控制器接收数据,第一个像素采集初始24位数据,然后发送给内部

一.效果展示 观看演示效果:https://www.bilibili.com/video/BV1dv411Y7x3 使用STM32 HAL库编程 PWM+DMA控制输出,CubeMX生成初始工程 实现全彩音乐灯 WS2812B全彩流水灯效果展示及理论详细讲解 WS2812B的主要用途是在路边的氛围灯,我们在一些公园里看到五彩斑斓闪烁的灯基本都是WS2812为基础的灯带 另外我们还可以通过纯软件延时的方式来控制数据发送,这可以方便程序移植 二. 基础认识 (一)  小理论 WS2812B是一种智能

/// <summary> /// 检测玩家是否在机器人的球形碰撞体内,这个碰撞体是机器人的侦测范围,玩家在内部会进行视野检测和声音检测 /// </summary> private void OnTriggerStay(Collider other) { //视野检测 //玩家在碰撞体中且玩家在机器人视角的扇形范围内则机器人发现了玩家 if(other.tag == Tags.player && Vector3.Angle(transform.forward,ot

前言 今天和大家一起分享如何使用LabVIEW调用pb模型实现物体识别,本博客中使用的智能工具包可到主页置顶博客LabVIEW AI视觉工具包(非NI Vision)下载与安装教程中下载 一.物体识别算法原理概述 1.物体识别的概念 物体识别也称目标检测,目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题.但是,这个问题并不是很容易解决.形态不合理,对象出现的区域不确定,更不用说对象也可以是多个类别. 目标检测用的比较多的主要是RCNN,spp- net,fast- rcnn,faster- r

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