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音频特征建模：音频特征提取
python_speech_features 滤波器与MFCC 梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征 假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-40ms帧的原因。
1.8K30发布于 2021-01-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
音频时域特征的提取
介绍 在音频领域中，我们可以使用深度学习提取和分析这些音频的频率和时域特征以了解波形的属性。在时域内提取特征时，通常将研究每个样本的幅度。我们如何操纵幅度为我们提供了有关信号的某些细节。 我们将要研究的其他特征提取方法已经在librosa中定义，因此我们将在正式定义它们之后使用这些函数。 重要的是要注意，通过此for循环中的设置，我们没有指定跳跃长度。 此外，它对于异常值的抵抗力要强得多，这意味着如果我们对音频进行分段，就可以更加可靠地检测到新事件（例如新乐器，某人讲话等）。 RMS能量的正式定义： ? 如果你熟悉均方根的概念，这对你来说不会太新。 结论 到现在为止，您应该对时间特征提取如何工作，如何在各种基于音频的应用程序中加以利用以及如何自己开发特征提取方法有所了解。
2.2K20发布于 2021-03-24 - 来自专栏音频分析
音频领域常用的谱特征
目录 谱特征 最后 本文详细列举一些谱特征的公式定义，做业务的时候，再也不用为脑海里捉襟见肘的特征发愁了！！！ 这些谱特征都是频域数据各个维度高度抽象、总结、量化的结果，为业务后续研发提供思维的燃料，脑海里有没有很重要，至于烧不烧、怎么烧是另外一回事，但前提是先备好这些"燃料"，幸运的是，audioFlux项目提供下面所列谱特征几乎所有的支持 (t) ] ，满足 v_k(t) \ge \alpha 时个数统计，一般\alpha \ge 0 \qquad broadband 使用i[entropy_k] 最后 以上谱特征只是频域数据常用的部分特征 ，可以在此基础上实现更为高级的音色听觉特征如roughness，hardness，brightness等等各种***ness音色感知特征。 下面是一张使用audioFlux测试的部分特征效果图。 图片
89170编辑于 2023-02-23 - 来自专栏深度应用
·音频特征提取pyAudioAnalysis工具包
时间：2017-05-04 18:31:09 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html ---- 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取 ，最近在看音频特征提取的内容，用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis 9~21-MFCCs：就是大名鼎鼎的梅尔倒谱系数，这个网上资料非常多，也是非常重要的音频特征。 plt.subplot(2,1,2); plt.plot(F[1,:]); plt.xlabel('Frame no'); plt.ylabel('Energy'); plt.show() 如果希望了解更多的音频特征 对应都有graph、sound可以点击，sound是对应的音频，graph对应的是特征的效果图，比如打开zeroCross: ?
3K40发布于 2019-06-27 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
音频特征提取和傅里叶变换-Python实现
音频特征提取和傅里叶变换 #!
1.4K10发布于 2021-01-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
机器学习中的音频特征：理解Mel频谱图
我将在示例音频的窗口片段中使用此算法。 大多数音频信号（例如音乐和语音）就是这种情况。这些信号称为非周期性信号。我们需要一种表示这些信号随时间变化的频谱的方法。 使用python的librosa音频处理库它只需要几行代码就可以实现。 我们随时间采集了气压样本，以数字方式表示音频信号 我们使用快速傅里叶变换将音频信号从时域映射到频域，并在音频信号的重叠窗口部分执行此操作。 好吧，虽然不尽然，但是我希望这篇文章能使你了解音频特征的处理和梅尔频谱图的原理。 作者:Leland Roberts deephub 翻译组
6.8K21发布于 2020-08-31 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-7 ROC曲线
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线，并通过编程绘制ROC曲线。通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣，最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。
2.1K10发布于 2020-05-14 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-7)
为方便更换管理平台的产品Logo以及产品名称信息。引入“OEM管理功能”对外提供可视化更新Logo以及产品名称信息的入口。
33310编辑于 2025-03-11 - 来自专栏音频分析
深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库
目录 时频变换 频谱重排 倒谱系数 解卷积 谱特征 音乐信息检索 audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发 下面是针对吉他乐音音频的不同频谱倒谱系数的对比图。 图片 很明显，在吉他乐音起振阶段，cqcc表现最好，后续持续稳定阶段，gtcc相比较好。 下面是针对吉他880hz音频的mel频谱图的解卷积效果图。 图片 可以看到吉他共振峰部分（音色）和音高部分明显的分离效果。 谱特征 在audioFlux中，包括数十种spectral相关的特征，包括基于音色相关特征，基于统计相关特征，基于光谱通量相关特征，基于奇异值相关特征，等等。 hpss包含中值滤波，非负矩阵分解等（NMF）等算法，下面是一段包含吉他弹奏和节拍器音频的分离效果，上半部分时域效果，下半部分对应频域效果。
3.1K110编辑于 2023-02-23 - 来自专栏新智元
CVPR-17：谷歌大规模视频理解 Kaggle 挑战赛，首次加入音频特征
【新智元导读】谷歌昨天发布消息，更新了此前开源的含上万个视频的大规模数据集 Youtube-8M，新的数据集除了标签升级，还首次包含了预计算的音频特征（pre-computed audio features 更新的YouTube-8M，首次纳入预计算音频特征 全新改进的 YouTube-8M 包括更干净和更详细的标签（平均每个视频的标签数量的两倍），清理过的视频集，以及包括预先计算的音频功能，基于除了先前发布的视觉特征之外 ，还首次将与计算的音频特征（pre-computed audio features）包括了进来，这些特征是基于最先进的音频建模架构。 音频和视觉特征在时间上以1秒的时间粒度同步，这使得YouTube-8M成为大规模多模态数据集，并为联合视听（时间）建模（joint audio-visual (temporal) modeling）的新研究打开了机会
1.1K70发布于 2018-03-27 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 高性能音频】AAudio 音频流 音频设备 相关配置 ( 音频设备ID | 音频流方向 | 音频设备共享模式 )
AAudio 音频流创建流程 II . AAudio 音频流构建器 设置音频设备 ID AAudioStreamBuilder_setDeviceId III . AAudio 音频设备 ID 获取 IV . AAudio 音频流 默认 音频设备设置 V . AAudio 音频流构建器 设置 音频流方向 AAudioStreamBuilder_setDirection VI . AAudio 音频流方向 VII . 作为音频设备 ID ; ② 默认设备 : 如果设置了该参数 , 系统会默认使用 Android 手机当前音频流的默认音频设备 ; ③ 举例 : 如果当前音频流方向是输出 , 从内存 -> 音频设备 , 独占访问 : 只有该音频流能访问该音频设备 , 其它音频流拒绝访问 ; b . 高性能 : 该模式下 音频流 性能高 , 延迟低 ; c .
3.2K20编辑于 2023-03-27 - 来自专栏移动开发之家
Android音频播放（本地网络）绘制数据波形，根据特征有节奏的改变颜色
：“一个音频的网络地址，如何根据这个获取它的波形图？” 但是问题来了，首先AudioTrack只能播放PCM的原始音频文件，那要MP3怎么办？ 因为上一期的波形播放数据是short形状的，所以我们为了兼容就把数据转为short，这里要注意合成short可能有大小位的问题，然后计算音量用于提取特征值。 audioTrack.write(chunk, 0, chunk.length); //根据数据的大小为把byte合成short文件 //然后计算音频数据的音量用于判断特征 提取特征 这里曾经有过一个坑，躺尸好久，那时候的我还是个通信工程的孩纸，满脑子什么FFT快速傅里叶变化，求包络，自相关，卷积什么的，然后就从网上扒了一套算法很开心的计算频率和频谱，最后实现的效果很是堪忧
4K20发布于 2018-08-22 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【音频处理】Melodyne 导入音频 ( 使用 Adobe Audition 录制音频 | 在 Melodyne 中打开录制的音频 | Melodyne 对音频素材的操作 | 音频分析算法 )
文章目录 一、使用 Adobe Audition 录制音频 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 三、Melodyne 对音频素材的操作 四、Melodyne 音频分析算法 一、使用 Adobe Audition 录制音频 ---- 参考 【音频处理】使用 Adobe Audition 录制电脑内部声音 ( 启用电脑立体声混音 | Adobe Audition 中设置音频设备 | Adobe Audition 内录 ) 博客进行内录 ; 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 ---- 将上述录制完毕的音频直接拖动到 Melodyne 软件的空白处 , 可以自动打开该音频 , 同时自动分析该音频的音高 ---- 音频分析算法 : 在 Melodyne 菜单 " 定义 " 下 , 可以设置 旋律模式 , 打击模式 , 复调模式 , 等运算法则 ; 录入音频时 , Melodyne 会自动选择正确的算法 , 如果选择的算法不对 , 可以随时在此处更改音频分析算法 ; 选择 " 重置检测到打击模式 " , 所有的音符都会被设置到相同的音高 ;
10.1K40编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AI 算法笔记
特征工程之特征缩放&特征编码
（上） 特征工程之数据预处理（下） 本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征 ---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法，归一化和正则化。 本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份，每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。 那么什么时候需要采用特征离散化呢？ 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”，还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型，通常使用“海量离散特征+简单模型”。 假设有连续特征j ，离散化为 N个 0/1 特征；连续特征 k，离散化为 M 个 0/1 特征，则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征。
1.7K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 高性能音频】AAudio 音频库 简介 ( AAudio 音频库简介 | 音频流 | 音频设备 | 共享模式 | 数据模式 )
AAudio 音频库 简介 II . AAudio 音频流 三要素 ( 设备 | 共享模式 | 数据格式 ) III . AAudio 音频设备 IV . AAudio 音频设备获取 V . 是轻量级的音频库 , 只提供写入音频流进行发音的功能 , 不负责音频设备管理 , 文件 I / O , 音频编解码 等操作 ; II . AAudio 音频设备 ---- AAudio 音频流与音频设备对应关系 : 每个 AAudio 音频流都需要 与一个音频设备进行关联 , 才能发挥正常作用 ; 音频设备 : ① 真实硬件音频设备 : 音频流时 , Android 会检查该音频流方向 与 音频设备的音频流方向是否一致 ; VII . ; ① 独占模式 : 该模式下 , 音频流 独占 音频设备 , 此时其它音频流无法访问该 音频设备 ; ② 混合模式 : 该模式下 , 允许 AAudio 音频流 与 其它音频流 混合 , 音频设备播放多个流混合后的采样
3.4K20编辑于 2023-03-27 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【SeeMusic】音频编辑 ( 进入音频编辑页面 | 音频延迟设置 )
SeeMusic 系列文章目录 【SeeMusic】下载安装并注册 SeeMusic 软件 【SeeMusic】创建 SeeMusic 工程并编辑相关内容 ( 创建工程 | 导入 MIDI 文件 | 导入音频 Y 坐标 | 视频旋转 | 视频扭曲 ) 【SeeMusic】视频编辑 ( 顶部裁剪 | 底部裁剪 | 左侧裁剪 | 右侧裁剪 | 明亮度 | 对比度 | 色调 | 饱和度 ) 【SeeMusic】音频编辑 ( 进入音频编辑页面 | 音频延迟设置 ) ---- 文章目录 SeeMusic 系列文章目录 一、视频裁剪相关设置 二、音频延迟设置 一、视频裁剪相关设置 ---- 点击 按钮 , 进入编辑页面 , 在编辑页面 , 点击 音频设置按钮 , 进入音频设置界面 ; 二、音频延迟设置 ---- 音频延迟设置 : 单位 秒 , 取值范围 -25 ~ +25 ; 设置为 -25 , 表示音频提前 25 秒播放 , 也就是砍掉前 25 秒 , 从第 25 秒位置开始播放 ; 设置为 +25 , 表示音频滞后 25 秒播放 ;
1.5K30编辑于 2023-03-29 - 来自专栏用户8715145的专栏
音频审核成功怎么添加音频？音频审核的意义是什么？
现如今手机应用上非常流行的短视频平台以及音频平台种类非常多。这些平台可以让用户自由的上传自己的短视频作品以及音频录制作品。 然而正是因为这些软件的流量用户特别多，所以现在有关部门对于视频和音频的安全审核也越来越严格。所有用户上传的视频和音频都会先通过审核才能够正式上线，音频审核成功怎么添加音频呢？ 音频审核成功怎么添加音频？ 音频审核成功怎么添加音频呢？大家平时在短视频网站或者是听书网站上上传了音频之后，往往会先经过网站的审核。 在没有审核通过之前，别人是无法收听到自己所上传的音频，审核成功之后，音频就可以在线上收听了。如果想要继续添加音频的话，就可以重新建立作品，或者是删除已经上传的作品，再重新上传。 音频审核的意义是什么？ 音频审核在许多的视频网站和音频软件当中都非常的常用，音频审核的目的是为了筛选以及审核上传的音频当中是否有违禁语音或者是违禁词汇。
2K20编辑于 2021-12-31 HTML 音频
<source>：指定音频文件的路径和类型。可以添加多个 <source> 标签来支持不同格式的音频文件。src：指定音频文件的路径。 常用属性autoplay：音频文件自动播放。loop：音频文件播放完后重新播放（循环）。muted：设置音频为静音模式。preload：指定音频文件的预加载方式。 常用事件：play：音频开始播放时触发。pause：音频暂停时触发。ended：音频播放结束时触发。timeupdate：当音频播放进度变化时触发。volumechange：音量变化时触发。 为了确保音频兼容性，建议提供多种格式的音频文件。 音频的可访问性为了提高网站的可访问性，最好为音频提供文本描述。可以使用 <track> 元素为音频文件添加字幕或说明。
33710编辑于 2025-08-01- 来自专栏机器学习算法原理与实践
特征工程之特征表达
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。 主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1. 对地理特征，比如“广州市天河区XX街道XX号”，这样的特征我们应该如何使用呢？处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值，则需要转化为多个离散特征，比如城市名特征，区县特征，街道特征等。 处理方法其实比较简单，比如某特征的取值是高，中和低，那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征，将高编码为1,0,0这样三个特征，中编码为0,1,0这样三个特征，低编码为0,0,1这样三个特征。 比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。
1.1K30发布于 2018-08-07 - 来自专栏机器学习算法原理与实践
特征工程之特征选择
后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1. 特征的来源 在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。 选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时，我们如何去找出适合我们问题需要的特征，此时特征数可能成百上千，哪些才是我们需要的呢？ 寻找高级特征 在我们拿到已有的特征后，我们还可以根据需要寻找到更多的高级特征。比如有车的路程特征和时间间隔特征，我们就可以得到车的平均速度这个二级特征。 根据车的速度特征，我们就可以得到车的加速度这个三级特征，根据车的加速度特征，我们就可以得到车的加加速度这个四级特征。。。也就是说，高级特征可以一直寻找下去。
1.4K20发布于 2018-08-07
腾讯云开发者
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