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python系列教程115
朋友们，如需转载请标明出处：https://blog.csdn.net/jiangjunshow 声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如python系列教程114
朋友们，如需转载请标明出处：https://blog.csdn.net/jiangjunshow 声明：在人工智能技术教学期间，不少学生向我提一些python相关的问题，所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术，我让助理负责分享这套python系列教程，希望能帮到大家！由于这套python教程不是由我所写，所以不如【album】语音合成技术
持续更新中。 基础 语音合成（Text To Speech，TTS），将文字转化为语音的一种技术。 语音合成技术 - 知乎 (zhihu.com) 论文推介：Glow-WaveGAN—学习一种用于高质量语音合成的语音表征 (qq.com) Tacotron/Tacotron2 TACOTRON:端到端的语音合成_左左左左想-CSDN博客 Tacotron&Tacotron2语音深度学习常用的特征：梅尔谱
Mel spectrogram 梅尔谱 根据我们人类听觉的特性，我们对低频声音比较敏感，对高频声音没那么敏感 所以当声音频率线性增大时，频率越高，我们越难听出差别，因此不用线性谱而是对数谱 Mel谱包含三大特性： 时域-频域信息感知相关的振幅信息感知相关的频域信息 Mel谱的核心就是Mel-scale，【语音分析】基于matlab倒谱分析与MFCC系数计算【含Matlab源码 556期】
一、简介 1 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。【语音识别】基于mfcc特征模板匹配算法实现声纹识别matlab源码含GUI
在任意一个Automatic speech recognition 系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声2021-04-17
一、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的基于 RTVC-7 Voice Cloning Model 的 Cross-Lingual TTS 的三步走: 第二步 Tuned-GE2E-EarSpeech 不跨语言实验观察
0. 说明 训练的非常好进行实验的设置和张阳 Speaker Embedding 的一样: https://blog.csdn.net/u013625492/article/details/114640032代码逻辑从: /ceph/home/hujk17/Tuned-GE2E-EarSpeech/FaPig_GE2E_synthesizer.py 开始 1. 选取 Reference Speech 使用里面的 speaker emWangDeLiangReview2018 - (4)特征
【WangDeLiangOverview2018】 Supervised Speech Separation Based on Deep Learning: An Overview DeLiang Wang / Jitong Chen @ Ohio IEEE/ACM Trans. ASLP2018 【目录】 1. 引入 2. 学习机器(learning machines) 3. 训练目标(training target) 4. 特征 5. 单声道分离论文阅读笔记：Tacotron和Tacotron2
提示：阅读论文时进行相关思想、结构、优缺点，内容进行提炼和记录，论文和相关引用会标明出处。 文章目录 前言介绍模型结构TacotronCBHG内部结构说明Decoder结构说明post-processing net和waveform synthesis模型详细的配置 Tacotron2 实验结果TacotronTacotron2 关于vocoderMelGan原理与实践篇
笔者最近对基于Gan的神经网络Vocoder进行了一系列实验。 简单做一下总结并提出一些列疑问，一起与行业大佬探讨遇到的问题。 先来看melgan的模型结构，包括两部分: Generator（生成器） 和 Discriminator（判别器）。 Generator 输入为mel-spectrogram，输出为raw waveform. 从 mel-spectrogra基于Transformer的语音合成
论文： Neural Speech Synthesis with Transformer Network 摘要： 尽管端到端神经网络text-to-speech Tacotron2实现了state of the art performance 表现，但存在两个问题，1.在训练和推理过程的低效率，2. 难以使用当前的递归神经网络（RNN）对长期依赖性MAYAPlugin_Mel_筛选导角边
学习目标： 在模型的所有面中筛选出导角边面 学习内容： 1、 算出宽度 2、 根据宽度筛选 3、 选中筛选出来的面 学习时间： 3天 学习产出： getWidth.mel global string $faces_G[]; global string $facesDel_G[]; global string $face_G[]; global string $objectName_Gmaya中获取当前打开mb文件及工程目录mel命令
很多时候需要对当前打开的maya文件所在路径创建相应的文件夹等操作，那么如何获取maya文件路径呢。 1、使用mel命令， file -q -location 即可得到当前打开文件的完整路径名，之后获取其文件夹路径即可。 2、workspace -q -dir;这个命令返回默认的项目路径，也是使用fileBrowser命令Maya2018插件安装
存放路径： Mel插件： C:\Users\Homic\Documents\maya\2018\zh_CN\scripts Python插件： C:\Users\Homic\Documents\maya\2018\scripts 安装过程： 1.点击Maya主界面右下角的脚本编辑器 2.把插件脚本拖进脚本编辑器（ctrl+enter编译脚本） P.S.注意区分Mel插件与Python插件选使用Python在Maya中删除菜单项
如何使用Python从主窗口中删除菜单项？我可以使用MEL来运行它,但是我也需要Python. 无效的部分是查找菜单(如果存在并删除).我似乎在Python中找不到等效项. Python(无法正常工作) import maya.cmds as cmds if(???) { #cmds.deleteUI('JokerMartini', menu=True ) } cmds.menu如何存储然后检索父子依赖项数据(Maya MEL / Python脚本)
我需要一个层次结构： >分开 > doSomething()>将其放回原处. 我知道如何确定要打破的事情,并计划好在层次结构统一时需要做的事情.问题是我该如何让他们回来？ 细节 这与我之前的问题有关： Freeze scale transform on a parent object with animated child (MAYA MEL/Python script) 我Mule学习（五、Mule Expression Language - MEL表达式）
原文链接：https://www.cnblogs.com/enjoyingsoft/p/10224648.html 1. MEL的优势 在Mule ESB上有很多方法可以操作Mule Message，比如Java语言或者其他脚本语言(比如JavaScript等)。但是MEL表达式是Mule推荐使用，在Mule应用中的一个统一和标准的方法。 MEL表MFCC语音处理的简要流程
最近在培训师弟时发现，有些师弟对于MFCC的特征提取流程还不熟悉，故写这篇博客。 梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)，顾名思义，该方法的特征提取简单讲包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析。 整体过程主要包含以下步骤： 1)预加重，作用