一种语音特征提取电路及方法.pdf

3. 语音特征提取.pdf 第3章语音特征提取 洪青阳纲要 3.1预处理 3.2短时傅里叶变换 3.3听觉特性 3.4线性预测 3.5倒谱分析 3.6常用的声学特征 3.6.1语谱图 3.6.2FBank 3.6.3MFCC 3.6.4PLP 3.7本章小结 3.1预处理

2025-03-04 约1.65万字 42页立即下载

一种特征提取方法和装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344601 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 20201

2023-06-20 约3.23万字 29页立即下载

一种WiFi特征提取方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113395728 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 20201

2023-06-20 约2.78万字 21页立即下载

一种属性特征提取方法和装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113362089 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 20201

2023-06-19 约2.43万字 23页立即下载

一种语音特征提取方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113345424 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110605728.7 (22)申请日 2021.05.31 (71)申请人平安

2023-06-16 约2.19万字 17页立即下载

情感分析：语音情感分析_（4）.情感特征提取方法.docx PAGE1 PAGE1 情感特征提取方法 1.语音特征提取概述在语音情感分析中，语音特征提取是一个至关重要的步骤。语音特征是指从语音信号中提取出的能够反映情感状态的特征，这些特征可以是时域特征、频域特征、能量特征、基频特征等。通过这些特征，我们可以对语音信号进行进一步的处理和分析，从而识别出说话人的情感状态。 1.1语音信号的基本属性语音信号是一种时间序列信号，具有以下基本属性：时域特征：包括振幅、过零率、短时能量等。频域特征：包括频谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。基频特征：反映语音的基频变化，如F0。语速特征：包括语音的语速、停顿时间等。 1.2为什么

2025-04-18 约1.19万字 22页立即下载

一种多尺度特征提取网络及该网络的特征提取方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112560732 A (43)申请公布日 2021.03.26 (21)申请号 202011530198.6 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-05-29 约6.66千字 7页立即下载

语音特征提取与识别技术研究 .pdf 语音特征提取与识别技术研究第一章绪论语音识别技术是现代人工智能领域中的重要应用之一，其应用范围涉及语音识别、语音合成、语音分析等诸多领域。语音信号是一种非常复杂多变的信息形式，其包含的信息量非常庞大，但是相较于其它数据，人们对语音信号的理解与应用还相对较少。在语音识别技术中，语音特征提取是一个非常重要且必要的环节，其主要目的是将语音信号转化为易理解的特征值，以便进行后续处理与分析。本文将对语音特征提取与识别技术进行研究，并分别从语谱图、基频、共振峰等多个方面进行讨论。第二章语谱图特征提取 语谱图是一种时间和频率同时存在的表达形式，其可以较清晰地反映声波的能量分布情况，在语

2024-11-23 约1.6千字 3页立即下载

语音信号特征提取研究 .pdf 语音信号特征提取研究语音信号特征提取是语音信号处理的基础，它是将语音信号中的重要特征提取 出来，以便进行后续的处理和分析。语音信号特征提取研究的主要目标是找出最具代表性的特征，并确保这些特征对语音识别的准确性和稳定性有很大的贡献。一、语音信号的基本特征语音信号是一种时间变化的声音信号，它的基本特征包括语音信号的幅度、频率、相位、声调、共振、辅音、韵律和音调等。这些特征在语音信号的处理和分析中都有着重要的作用。语音信号的幅度，是指声音波形在某一时刻的振幅大小。频率是声音波形的周期性，它是指声音波形重复出现的次数。相位是声音波形在某一时刻的相对位置，它是指声音波形在某一时刻的起始

2024-11-26 约1.6千字 3页立即下载

语音识别之MFCC特征提取.ppt 峰值表示语音的主要频率成分，我们把这些峰值称为共振峰（formants）共振峰携带了声音的辨识属性（就是个人身份证一样，所以它特别重要）。用它就可以识别不同的声音。如何提取？二、CepstrumAnalysis语音信号序列01时域：x(n)=h(n)*e(n)02频域：X(K)=H(K)E(K)03为了较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离04倒谱：log||X[k]||=log||H[k]||+log||E[k]||05慢变化的包络快变化的周期化细致结构ShanghaiJiaoTongUniversity这里，这段语音被分为很多帧，每帧语音都对应于一个频谱（通过短时FFT计算），频谱表示

2025-03-21 约3.16千字 34页立即下载

语音识别声学特征提取.docx 语音识别声学特征提取 语音识别声学特征提取 ----宋停云与您分享---- ----宋停云与您分享---- 语音识别声学特征提取 语音识别声学特征提取是一项重要的技术，它在语音识别领域发挥着关键作用。声学特征提取的目标是将语音信号转换为一组数值化的特征，以便于语音识别系统进行进一步处理和分析。在语音识别任务中，声学特征提取是一个关键的环节。它的主要任务是将语音信号中的信息提取出来，以便于语音识别系统对其进行分析和理解。声学特征提取的过程通常包括预处理、分帧、窗函数和傅里叶变换等步骤。预处理是声学特征提取的第一步，它的目的是对原始语音信号进行一些必要的处理，以提高后续分析的效果。预处理可以包

2024-03-28 约小于1千字 3页立即下载

干扰特征提取方法.docx 干扰特征提取及其识别第一章干扰特征提取 主要争论以下六种常见的有源干扰样式：射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、距离哄骗干扰、速度哄骗干扰和角度哄骗干扰。针对这六种干扰信号，将分别从时域、频域、变换域等多个方面提取了一组对干噪比稳健性较好的特征参数。信号的时域特征分析〔1〕矩偏度系数设X是一随机变量，其均值为?，标准差为?，则矩偏度系数定义为 E?X???3 a? 3 ?3 〔1-1〕它表征的是一个分布的不对称程度。假设分布曲线右边的拖尾比左边的长，则称分布有正偏度。反之，则称分布有负偏度。矩偏度系数与干扰噪声比((JNR)的关系曲线如图1-1所示。其

2025-02-06 约1.12万字 15页立即下载

文本特征提取方法..docx /u2/80678/showart_1931389.html一、课题背景概述文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又

2017-01-10 约1.54万字 15页立即下载

纹理特征提取方法.pptx 图像纹理特征提取方法;Chapter 01;Chapter 01;Definition…;分类;性质;Chapter 02;;;;;;;;;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;灰度游程矩阵;;;;;;;;?;Laws纹理测量;Laws纹理测量;Laws纹理测量;;马尔科夫随机场（MRF）;Chapter 03;目标识别与分析;Chapter 04;选择哪种方法？（平稳纹理图像与非平稳纹理图像）;图像纹理特征提取方法

2017-05-22 约小于1千字 39页立即下载

一种基于多分支特征提取的全景分割方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116468889 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310356730.4 G06V 20/70 (2022.01)

2023-07-18 约3.73万字 29页立即下载