語音特徵提取為什麼用txt文件
⑴ 語音識別特徵參數提取
你意思是已經有原始特徵集了還是要收集原始特徵集？ 如果是前者就是KL變換用的多
⑵ 用matlab提取語音特徵參數mfcc，調用的.wav語音文件，可是出現這樣的情況，怎麼解決
1、用audioread('');函數讀取電腦中的音頻文件，參數是音頻文件的路徑：
[sampledata,FS] = audioread('F:1.mp3');
sampledata保存音頻信號數據，FS是音頻采樣率，MP3格式的采樣率一般為44100；
2、判斷音頻數據是否是雙聲道，如果是雙聲道則保留一個聲道的數據，用calsample.m文件的函數完成此功能，文件內容如下：
function sample = calsample(sampledata,FS)
temp_sample = resample(sampledata,1,FS/11025);
[m,n] = size(temp_sample);
if (n == 2)
sample = temp_sample(:,1);
else
sample = temp_sample;
end
end
⑶ 語音特徵參數的提取對語音識別有什麼作用
去除冗餘信息；降低維數
⑷ 語音文件怎麼轉換成TXT
語音文件轉換成TXT文件是可以做到的，下面的回答是做不到，其實是可以的，只是需要藉助ocr文字識技術，廢話不多說，來看看下面的方法；
在電腦准備ocr文字識別工具。
打開cor工具，選擇上面的「語音識別」功能。
點擊左上角的「添加文件」，將需要識別的圖片添加進去。
點擊右邊開始識別。
最後，點擊右下角的「保存為TXT」。
希望上面的方法可以幫助到你。
⑸ 手機語音識別並且轉化為文字的技術原理是什麼，請簡單說下
不管是微軟家的Cortana、三星家的S-voice蘋果家的Siri，還是國內一些獨立做語音辨認的比方訊飛、Rokid，在原理在實質上沒有幾差別：就是語音輸入後，停止特徵提取，將提取的特徵值放進模型庫里，再不時地停止鍛煉和匹配，最終解碼得到結果。
假如要細說的話就比擬復雜了，比方模型庫中又分為聲學模型和言語模型。其中言語模型是依據不同品種的言語，對詞串停止統計建模，目前普遍採用的是基於(n-1)階馬爾可夫鏈統計的n元語法模型。
這里細致說下聲學建模吧。首先經過前端特徵提取取得聲學特徵，再進一步對聲學特徵停止統計建模。建模運用到的貝葉斯統計建模框架，也就是最大後驗概率決策原則。這里演算法這種深奧的東西就不說了，除非深度開發，否則直接套用就行了，我本人也是博古通今，還是念書的時分學的。
說說提取聲學特徵該如何完成：當語音輸入之後，首先停止模電轉換，將模仿信號轉變為數字信號，再停止靜音切除去掉無關噪音，然後停止分幀。將此時的信號分紅一幀一幀之後（每一幀並不是獨立存在的而是相互關聯的），還要停止一系列的信號處置，包括預加重、加窗之後，再停止FFT變換之後，再經過Mel參數的濾波和取對數、離散餘弦變換等一系列演算法處置後，能夠停止用梅爾頻率倒譜系數（MFCC）停止特徵提取，得到聲學特徵。
覺得越說越復雜了……後面簡單點說吧。前面說了言語模型，而聲學模型就是將聲學特徵統計建模後得到的。得到了模型庫之後就能夠停止模型鍛煉和形式匹配了。
所謂模型鍛煉就是指依照一定的原則，從大量已知語音形式中獲取一個最具特徵的模型參數。而形式匹配則相反，是依據一定原則，將未知語音形式與模型庫中的某一個模型取得最佳匹配。
最後的解碼過程又能夠分紅動態解碼網路和靜態解碼網路兩種：動態網路會編譯一個狀態網路並構成搜索空間，把單詞轉換成一個個的音素後將其依照語序拆分紅狀態序列，再依據音素上下文分歧性准繩將狀態序列停止銜接。
而靜態網路普通是針對一些特殊詞（孤立詞）的辨認網路，它的構造就簡單多了：先將每條特殊詞擴展成HMM狀態序列，然後再計算得分，選擇得分最大的作為辨認輸出結果。由於靜態網路是依據聲學概率計算權重，不需求查詢言語模型概率，因而解碼速度很快。
這樣的一個流程大致上就是語音辨認技術的主要原理。
最後再說點題外話吧，語音辨認技術其實應用以及很普遍了，比方在北美很多企業的電話自動效勞都會用到，只需用戶直接說出想要的命令，就能夠自動查詢到需求的效勞，不需求像過去那樣按鍵。手機應用里運用語音辨認技術比方微信的聲音鎖，訊飛、搜狗語音輸入等等很多就不說了，而個人最看好的是聲控語音撥號系統、家用機器人、智能家電等范疇，以語音交流的方式取代過去的傳統人機互動。國內在這個范疇的語音辨認嘗試也是相當多的，比方Rokid這樣能夠語音辨認命令還具有深度學習才能的家用機器人，能夠自動播放視頻、音樂，以至以後能夠語音對話機器人叫個餓了么外賣，叫個滴滴出行等等。我今年夏天去參觀過他們的語音辨認開發部門，他們用的是本人獨立開發的一套流程在跑，整個語音模型庫也是依據中國人發音習氣（連讀、口音）做的。當時測試的產品辨認度挺冷艷的，有種真正在人機交互的覺得，等於經過這個機器人接入口來控制其他電子產品，令人耳目一新。
⑹ 「很多語音朗讀軟體都是沒有自帶語音庫的」那怎麼會朗讀txt文件的
很多語音朗讀軟體都是沒有自帶語音庫但會朗讀txt文件，一般都是調用了操作系統自帶的語音庫。
通常xp，win7操作系統中都會自帶一個微軟的英文和中文語音庫，能讀中文或字母文字，聲音不是很好。
很多語音朗讀軟體都會告訴你下載安裝真人語音庫，而不是用系統自帶的語音庫，因為系統自帶的語音庫聲音都很死板。
而真人語音庫聲音與真人發音差不多，讀文字的音質都非常好，但真人語音庫通常體積都很大，一般幾十M到幾百M不等，而且真人語音庫又有中文，英文，男聲女聲之分。如果都打包到朗讀軟體中，那軟體就有好幾個G大小，實在沒必要。
⑺ 關於語音識別特徵提取該如何入門
1. Take the Fourier transform of (a windowed excerpt of) a signal.這一步其實說了兩件事：一是把語音信號分幀，二是對每幀做傅里葉變換。要分幀是因為語音信號是快速變化的，而傅里葉變換適用於分析平穩的信號。在語音識別中，一般把幀長取為20~50ms，這樣一幀內既有足夠多的周期，又不會變化太劇烈。每幀信號通常要與一個平滑的窗函數相乘，讓幀兩端平滑地衰減到零，這樣可以降低傅里葉變換後旁瓣的強度，取得更高質量的頻譜。幀和幀之間的時間差（稱為「幀移」）常常取為10ms，這樣幀與幀之間會有重疊，否則，由於幀與幀連接處的信號會因為加窗而被弱化，這部分的信息就丟失了。傅里葉變換是逐幀進行的，為的是取得每一幀的頻譜。一般只保留幅度譜，丟棄相位譜。
2. Map the powers of the spectrum obtained above onto the mel scale, using triangular overlapping windows.這一步做的事情，是把頻譜與下圖中每個三角形相乘並積分，求出頻譜在每一個三角形下的能量：這一步有如下幾個效果：
1) 傅里葉變換得到的序列很長（一般為幾百到幾千個點），把它變換成每個三角形下的能量，可以減少數據量（一般取40個三角形）；
2) 頻譜有包絡和精細結構，分別對應音色與音高。對於語音識別來講，音色是主要的有用信息，音高一般沒有用。在每個三角形內積分，就可以消除精細結構，只保留音色的信息。當然，對於有聲調的語言來說，音高也是有用的，所以在MFCC特徵之外，還會使用其它特徵刻畫音高。
3) 三角形是低頻密、高頻疏的，這可以模仿人耳在低頻處解析度高的特性。
3. Take the logs of the powers at each of the mel frequencies.這一步就是取上一步結果的對數。簡單點理解，它是對縱軸的放縮，可以放大低能量處的能量差異；更深層次地，這是在模仿倒譜（cepstrum）的計算步驟。倒譜又是另一個話題，此處不展開講了。
4. Take the discrete cosine transform of the list of mel log powers, as if it were a signal.求倒譜時這一步仍然用的是傅里葉變換。計算MFCC時使用的離散餘弦變換（discrete cosine transform，DCT）是傅里葉變換的一個變種，好處是結果是實數，沒有虛部。DCT還有一個特點是，對於一般的語音信號，這一步的結果的前幾個系數特別大，後面的系數比較小，可以忽略。上面說了一般取40個三角形，所以DCT的結果也是40個點；實際中，一般僅保留前12~20個，這就進一步壓縮了數據。上面整個過程的結果，就把一幀語音信號用一個12~20維向量簡潔地表示了出來；一整段語音信號，就被表示為這種向量的一個序列。語音識別中下面要做的事情，就是對這些向量及它們的序列進行建模了。
⑻ 語音信號特徵提取用mfcc提取完後的圖看不懂，matlab程序，求解釋一下圖的意思
應該是用n個濾波器濾波之後，計算出來的梅爾頻譜倒譜系數全部畫在一個圖中了，12階就是提取的前12個MFCC參數
⑼ 語音文件該如何識別其中的文字
可以用在線語音轉換工具進行轉換，不用安裝軟體，轉換更方便。
操作方法：
一、打開迅捷語音雲服務在線網站，點擊頁面中的語音轉文字。
二、點擊選擇要進行轉換的語音文件。
三、之後創建任務。
四、任務創建成功後開始轉換文件。
五、等待轉換完成就可以查看轉換之後的文字了。
⑽ 怎樣從語音數據中提取說話人個人特徵
這還不好辦？
先select
個人信息
from
用戶表，然後分別賦值到各textbox中，用戶修改後，點擊按鈕觸發update語句，注意語句加上where
usrid=該用戶
不就完了？