首页 > TAG信息列表 > STFT
人工智能Java SDK：语音处理包Librosa的java实现
语音处理包Librosa的java实现 python语音处理库librosa的java实现。 常用功能： –> 加载音频文件，读取幅值(magnitude) librosa.loadAndRead() –> 梅尔频率倒谱系数 librosa.generateMFCCFeatures() –> 从wav提取mel(MelSpectrogram)特征值 librosa.generateMelSpectroGram()短时傅里叶变换原理及其MATLAB实现（Short Time Fourier Transform，STFT）
短时傅里叶变换原理及其MATLAB实现（Short Time Fourier Transform，STFT） 1.短时Fourier变换原理（STFT原理） 信号x(t)短时Fourier变换定义为： 其中w(τ)为窗函数。 X(ω,t)中的时间t表示窗函数w(τ−t)的位置，随着窗函数在整个区间上的滑动，可获得信号x(τ)在 t 附近区域上对应的频谱论文解析：Real Time Speech Enhancement in the Waveform Domain
paper：在时域波形上的实时语音增强技术 code ：https://github.com/facebookresearch/denoiser 这篇文章出自Facebook AI研究院，经本人真实的新闻数据测验，具有较好的降噪效果，下面来详细介绍一下这篇论文。 一、论文 1. 摘要 本文提出了一个能够在CPU的笔记本电脑上实时运行的语音如何理解短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT)
因为最近一直在学习语音信号的处理，看了Haytham Fayek的一篇博客后关于什么是傅里叶变换感到很迷惑，所以就专门写下一篇文章，整理一下我从网页上搜集的内容。 短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一个用于语音信号处理的通用工具.它定义了一个非常有用的时间和时频分析之STFT：短时傅里叶变换的原理与代码实现（非调用Matlab API）
1. 引言 在信号分析中，傅里叶变换可称得上是神器。但在实际应用中，人们发现它还是存在一些不可忽视的缺陷。 为了便于叙述考察以下两种情形： Case 1 考察这样一个函数： fs = 1000; t = 0:1/fs:1 - 1/fs; x = [10 * cos(2 * pi * 10 * t), 20 * cos(2 * pi * 20 * t),...训练语音降噪模型的一些感想
当前基于深度学习的语音降噪方法主要分为两个类： 基于TF时频域的方法 （有两大类：基于mask和非基于mask的方法） 基于时域的方法，就我自己的实验结果来说，基于时域的方法比基于TFmask的方法要差一些，可能这样方法的trick更多一些吧。 基于时频域方法中的基于mask的方法更常见一些，主