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Matlab中短时傅里叶变换 spectrogram和stft的用法
spectrogram 参数列表 先来看spectrogram函数，在更早期的版本中，这个函数的名字是specgram，几种常用的用法如下： spectrogram(x) s = spectrogram (x) s = spectrogram(x, window) s = spectrogram(x, window, noverlap) s = spectrogram(x, window, noverlap , nfft) s = spectrogram(x, window, noverlap, nfft, fs) [s, f, t] = spectrogram(x, window, noverlap, nfft , fs) [s, f, t] = spectrogram(x, window, noverlap, f, fs) [s, f, t, p] = spectrogram(x, window, noverlap 在这里插入图片描述 为了绘图更灵活，我们不直接用spectrogram绘图，而且求出s后，再对s单独绘图，这次我们指定window的大小为256 s = spectrogram(sig, 256);
8.2K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏python全栈教程专栏
【语音信号处理】短时傅立叶变换的频谱图详细教程
一.语法与参数介绍 spectrogram函数做短时傅立叶变换的频谱图。 如果window是向量，则将其spectrogram划分x为与向量长度相同的段，并使用 对每个段进行窗口化window。 如果您指定window为空，则spectrogram使用汉明窗口，将x其划分为具有noverlap重叠样本的八个段。 如果指定noverlap为空，则 spectrogram使用在段之间产生 50% 重叠的数字。 s = spectrogram(x); spectrogram(x,'yaxis') 返回： 重复计算： 将信号分成不同长度的部分 nsc=[Nx/4.5]。
2K20发布于 2021-10-19 - 来自专栏全栈程序员必看
librosa怎么安装_librosa保存音频
pypi conda source 二、librosa常用功能 核心音频处理函数 音频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram /beat.wav', sr=16000) >>> sr 16000 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 Log-Mel Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征 /beat.wav', sr=None) >>> # extract mel spectrogram feature >>> melspec = librosa.feature.melspectrogram 特征是二维数组的形式，128表示Mel频率的维度（频域），194为时间帧长度（时域），所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。 /beat.wav', sr=None) >>> # extract mel spectrogram feature >>> melspec = librosa.feature.melspectrogram
2.5K40编辑于 2022-11-03 - 来自专栏Python研究者
人工智能下的音频还能这样玩！！！！
pypi conda source 二、librosa常用功能 核心音频处理函数 音频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram /sample.wav',sr=18000) print(sr) [format,png] --- 2.提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 Log-Mel Spectrogram 在librosa中，Log-Mel Spectrogram特征的提取只需几行代码： # # 提取特征 # Load a wav file y, sr = librosa.load('. /sample.wav', sr=None) # extract mel spectrogram feature melspec = librosa.feature.melspectrogram(y, 特征是二维数组的形式，128表示Mel频率的维度（频域），100为时间帧长度（时域），所以Log-Mel Spectrogram特征是音频信号的时频表示特征。
1.9K30发布于 2021-08-21 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
madmom 预处理代码
= madmom.audio.stft.ShortTimeFourierTransform(fs) print('stft',stft,type(stft)) spec = madmom.audio.spectrogram.Spectrogram (stft) print('spec',spec,type(spec)) filt = madmom.audio.spectrogram.FilteredSpectrogram(spec, num_bands =24) print('filt',filt,type(filt)) log = madmom.audio.spectrogram.LogarithmicSpectrogram(filt) print( 'log',log,type(log)) diff = madmom.audio.spectrogram.SpectrogramDifference(log, diff_max_bins=3, positive_diffs
51610发布于 2021-01-14 - 来自专栏音视频技术
应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类
(waveform, frame_length=2048, frame_step=512, fft_length=2048) spectrogram = tf.abs(spectrogram) return spectrogramdef get_spectrogram_tf(waveform, label): spectrogram = get_spectrogram(waveform) spectrogram = tf.expand_dims(spectrogram, axis=-1) return spectrogram, label 将声谱图转化为RGB图像 最后一步是将声谱图转换为 def prepare_sample(spectrogram, label): spectrogram = tf.image.resize(spectrogram, [HEIGHT, WIDTH]) spectrogram = tf.image.grayscale_to_rgb(spectrogram) return spectrogram, label 将所有的东西结合起来 HEIGHT
2K50发布于 2021-07-12 - 来自专栏数据派THU
TensorFlow和Pytorch中的音频增强
(power=None) strech = T.TimeStretch() rate = 1.2 spec_ = strech(spec, rate) plot_spectrogram(spec_[0 ].abs(), title=f"Stretched x{rate}", aspect='equal', xmax=304) plot_spectrogram(spec[0].abs(), title ="Original", aspect='equal', xmax=304) rate = 0.9 spec_ = strech(spec, rate) plot_spectrogram(spec_[ (4) spec = get_spectrogram() plot_spectrogram(spec[0], title="Original") masking = T.FrequencyMasking (freq_mask_param=80) spec = masking(spec) plot_spectrogram(spec[0], title="Masked along frequency axis
1.5K30编辑于 2022-04-11 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
标注工具：parselmouth（歌声合成语音合成标注）
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd def draw_spectrogram (spectrogram, dynamic_range=70): X, Y = spectrogram.x_grid(), spectrogram.y_grid() sg_db = 10 * np.log10(spectrogram.values) plt.pcolormesh(X, Y, sg_db, vmin=sg_db.max() - dynamic_range, cmap ='afmhot') plt.ylim([spectrogram.ymin, spectrogram.ymax]) plt.xlabel("time [s]") plt.ylabel (sound.to_spectrogram()) plt.twinx() draw_pitch(sound.to_pitch()) # If not the rightmost
2.5K40发布于 2021-01-22 声纹克隆 vs 声学版权：Voice Cloning 技术的“合法边界”在哪里
= librosa.feature.melspectrogram(y=audio, sr=sr) # 生成梅尔频谱 return mel_spectrogram# 示例file_path = import numpy as npfrom tensorflow.keras.optimizers import Adam# 准备训练数据X_train = np.array([mel_spectrogram ]) # 训练数据y_train = np.array([mel_spectrogram]) # 目标数据# 编译模型model.compile(optimizer=Adam(learning_rate def synthesize_voice(model, text): # 将文本转换为梅尔频谱 mel_spectrogram = model(text) # 使用WaveNet生成音频波形 audio_waveform = wavenet_model(mel_spectrogram) return audio_waveform# 示例text = "Hello, this is
20210编辑于 2026-01-06- 来自专栏DeepHub IMBA
基于声音信号的工业设备异常检测
def extract_signal_features(signal, sr, n_mels=64, frames=5, n_fft=1024): # Compute a mel-scaled spectrogram : mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram( y=signal, sr=sr, n_mels=n_mels ) # Convert to decibel (log scale for amplitude): log_mel_spectrogram = librosa.power_to_db(mel_spectrogram, ref=np.max) # Generate an array of vectors as features for the current signal: features_vector_size = log_mel_spectrogram.shape[1] - frames + 1
1.2K30编辑于 2023-08-30 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
歌声合成相关的数据集
audio_path = 'path/to/your/audio/file.wav' y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None) # 提取音频特征，例如梅尔频谱图 mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr, n_mels=128) mel_spectrogram_db = librosa.power_to_db(mel_spectrogram # 显示梅尔频谱图 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 4)) librosa.display.specshow(mel_spectrogram_db , sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel') plt.colorbar(format='%+2.0f dB') plt.title('Mel Spectrogram') plt.tight_layout
87010编辑于 2024-06-06 - 来自专栏探物及理
Trigger_word_detection_v1a
style="width:500px;height:200px;"> Figure 1: Spectrogram of an audio recording The color in the spectrogram The dimension of the output spectrogram depends upon the hyperparameters of the spectrogram software The number of timesteps of the spectrogram will be 5511. before spectrogram (441000,) Time steps in input after spectrogram (101, 5511) Now, you can define: A spectrogram divides 10 seconds into 5,511 units.
2K20发布于 2020-08-25 - 来自专栏全栈程序员必看
matlab 时频分析（短时傅里叶变换、STFT）「建议收藏」
1. spectrogram：matlab 下的 stft How can I compute a short-time Fourier transform (STFT) in MATLAB? = 128; han_win = hanning(win_sz); % 选择海明窗 nfft = win_sz; nooverlap = win_sz - 1; [S, F, T] = spectrogram load quadchirp; fs = 1000; [S,F,T] = spectrogram(quadchirp,100,98,128,fs); helperCWTTimeFreqPlot(S,T,
3K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏DeepHub IMBA
TensorFlow和Pytorch中的音频增强
(power=None) strech = T.TimeStretch() rate = 1.2 spec_ = strech(spec, rate) plot_spectrogram(spec_[0 ].abs(), title=f"Stretched x{rate}", aspect='equal', xmax=304) plot_spectrogram(spec[0].abs(), title ="Original", aspect='equal', xmax=304) rate = 0.9 spec_ = strech(spec, rate) plot_spectrogram(spec_[ (4) spec = get_spectrogram() plot_spectrogram(spec[0], title="Original") masking = T.FrequencyMasking (freq_mask_param=80) spec = masking(spec) plot_spectrogram(spec[0], title="Masked along frequency axis
1.1K40编辑于 2022-04-14 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
librosa:音频和音乐分析
文章目录 librosa 安装 分析步骤 读取音频 提取特征Log-Mel Spectrogram MFCC 绘制波形图和梅尔频谱图 librosa Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python pip install librosa 分析步骤 -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
1.6K10发布于 2021-01-14 - 来自专栏量子位
每张图片自带BGM？牛津小哥开源神器，实现任意图像转换声谱图
声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。 ? △声谱图示例 而SpectroGraphic所做的工作就是获取一张图像，简单地把它解释成一张声谱图。 PATH_TO_IMAGE, --image PATH_TO_IMAGE Path of image that we want to embed in a spectrogram RESOLUTION, --resolution RESOLUTION Vertical resolution of the image in the spectrogram -c CONTRAST, --contrast CONTRAST Contrast of the image in the spectrogram.
70220发布于 2020-02-12 - 来自专栏Michael阿明学习之路
05.序列模型 W3.序列模型和注意力机制（作业：机器翻译+触发词检测）
before spectrogram (441000,) Time steps in input after spectrogram (101, 5511) 定义参数 Tx = 5511 # The number of time steps input to the model from the spectrogram n_freq = 101 # Number of frequencies input to the model at each time step of the spectrogram Ty = 1375 # The number of time steps in the output of the training example y -- the label at each time step of the spectrogram """ # Set ") # Get and plot spectrogram of the new recording (background with superposition of positive
85120发布于 2021-02-19 - 来自专栏往期博文
【NLP】自然语言处理学习笔记（三）语音合成
Decoder Encoder输出的context vector输入到Decoder，Decoder具有重复类似的结构，每个重复结构都包含一个Pre-net和两个RNN，每个结构输出是多个spectrogram (spectrogram是waveform的频谱图，在语音识别里有提到），其中，选取最后一个spectrogram作为下一层结构的输入。 Post processing 在Decoder之后，进入到后处理(Post processing)，后处理比较简单，将Decoder输出的spectrogram再经过一个CBHG结构输出spectrogram Vocoder Vocoder就是将spectrogram转换成语音信号，这里具体结构不作细述。 比如下图中，Duration取值为2，3，1，Add length就将红色复制为2，蓝色复制为3，黄色不变保持1，然后输入到Decoder中，输出spectrogram。
1.4K20编辑于 2022-06-20 BUUCTF [UTCTF2020]spectogram 1
Sonic Visualiser下载地址：https://www.sonicvisualiser.org/download.html 打开文件后，在Layer选项中点击Add Peak Frequency Spectrogram import soundfile as sf import python_speech_features as psf import librosa import librosa.display # Spectrogram librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(feature.T),sr=sr, x_axis='time', y_axis='linear') plt.title('Spectrogram
26800编辑于 2025-08-18- 来自专栏技术汇总专栏
基于深度学习的婴儿哭声识别 | 从数据预处理到模型训练全流程实战【附源码+数据集】
hop_length=self.hop_length)returncontrastdefextract_all_features(self,y):"""提取所有特征"""features={'mel_spectrogram ':self.extract_mel_spectrogram(y),'mfcc':self.extract_mfcc(y),'chroma':self.extract_chroma(y),'spectral_contrast ':feature=extractor.extract_mel_spectrogram(y)elifself.feature_type=='mfcc':feature=extractor.extract_mfcc (y)else:feature=extractor.extract_mel_spectrogram(y)features_list.append(feature)labels_list.append(label y.shape}")returnX,y#使用示例preparer=DatasetPreparer('/kaggle/working/augmented_audio',feature_type='mel_spectrogram
15010编辑于 2026-02-23
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