语音信号采集实验（语音信号的采样）

基于Fbank的语音数据特征提取

1、因此，一般而言每段语音得到的特征序列长度是不一样的。在时间窗里采取的不同的信号处理方式，就会得到不同的特征，目前常用的特征有滤波器组fbank，梅尔频率倒谱系数MFCC以及感知线性预测系数PLP特征等。

2、语音信号经过前端信号处理、端点检测等预处理后，逐帧提取语音特征，传统的特征类型包括有MFCC、PLP、FBANK等特征，提取好的特征会送到解码器，在训练好的声学模型、语言模型之下，找到最为匹配的此序列作为识别结果输出。

3、通常来讲，语音识别常用的特征有MFCC、Fbank和语谱图。在本项目中，暂时使用的是80维的Fbank特征，提取特征利用python_speech_features库，将特征提取后保存成npy文件。

4、因此在进行语音分析时，我们大多时候采用分帧的方式进行短时的分析，使用帧长为25ms，帧移为10ms的方式进行分帧，并且计算出每帧内的功率谱进行其他的操作。功率谱在一些特征提取技术中得到应用，比如MFCC，Fbank。

5、HTK提供了丰富的语音数据处理，以及训练和解码的工具。语音识别，分为孤立词和连续词语音识别系统。早期，1952年贝尔实验室和1962年IBM实现的都是孤立词（特定人的数字及个别英文单词）识别系统。

语音识别一般要经过以下几个步骤：①语音预处理，包括对语音的幅度标称化、频响校正、分帧、加窗和始末端点检测等内容。②语音声学参数分析，包括对语音共振峰频率、幅度等参数，以及对语音的线性预测参数、倒谱参数等的分析。

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。

语音识别技术，又称语音识别，是将语音信号转换成文本的过程。它通过对语音的频谱和时间特征进行分析和识别来实现这一目的。语音识别系统通常由以下几部分组成：语音捕捉器、特征提取器、语言模型和识别器。

语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。

语音识别的方法主要有基于模板匹配的方法、统计建模方法和深度学习方法。基于模板匹配的方法是将输入的语音信号与预先存储的语音模板进行比较，寻找最佳匹配。统计建模方法使用概率模型来对语音信号进行建模，如隐马尔可夫模型。

红外接收头接收原理红外接收头是一种用于接收红外信号的电子元件，它可以接收到红外发射器发出的红外信号，并将其转换成电信号。

红外接收头工作原理红外接收头是一种电子器件，它能够接收并转换红外光信号。它通常由一个红外探测器（如红外二极管或红外光电晶体）和一个放大器组成。红外探测器能够感知红外光的到来并产生一个电流信号。

首先了解一下红外接收头，再看红外接收原理：标准的接收头应用电路，100欧的电阻是限流电阻，10以上的上拉电阻，电容的作用是滤波。

按一定的振荡频率供电红外光发射管，接收红外光管的振荡频率与发射的频率相同，在有效发射、接收角度及无障碍距离就能接收到红外光工作。

掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。 4 掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。 5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、涉及数字滤波器的编程方法。

首先启动MATLAB软件。首先设定好波形的基本参数，采样点数，采样频率，采样间隔，时间间隔，最高采样频率等，注意要符合采样定理才能保证信号不失真。

我们的作业，给你参考：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于10的FFT变换值，最后重构语音信号。

将k的语音部分新命名为new，把原始语音和找到的纯语音分别在两个坐标中画出。

要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。

面向低功耗、手持设备、无线终端的应用主要有：手机、PDA、GPS、数传电台等。在频域中描述信号特性的一种分析方法，不仅可用于确定性信号，也可用于随机性信号。

数字信号处理在油田的应用包括以下几个方面：音频信号处理：在油田中，常常需要处理来自各种传感器的声音信号，如井下钻机的振动声、水泵的噪声等。