音频特征提取算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了音频特征提取算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

音频特征提取算法是从音频信号中提取出一系列数值特征,用于描述音频的不同方面和属性。这些特征可以用于音频识别、分类、检索、情感分析等任务。下面介绍一些常用的音频特征提取算法,实际应用中还有其他一些算法和特征可以用于不同的音频分析任务。

  1. 短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT):将音频信号分成若干小段,并对每一小段进行傅里叶变换,得到频谱信息。STFT可以揭示音频的频率成分和时域变化。

  2. 梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC):MFCC是一种常用的音频特征表示方法。它首先将音频信号进行STFT得到频谱图,然后对频谱图进行梅尔滤波器组的处理,再取对数并进行离散余弦变换(DCT)得到MFCC系数。MFCC主要捕捉音频的频谱特征,并且对人耳的感知更为接近。

  3. 线性预测编码系数(Linear Predictive Coding, LPC):LPC是一种基于线性预测模型的音频特征提取方法。它假设音频信号是通过一个线性滤波器生成的,通过估计滤波器的系数来捕捉音频的特征。LPC常用于语音信号处理和音频编码。

  4. 频谱质心(Spectral Centroid):频谱质心表示音频信号频谱的中心位置,可以反映音频的音调和亮度。它计算频谱中每个频率的加权平均值,权重由频谱幅度决定。

  5. 过零率(Zero Crossing Rate):过零率表示音频信号波形穿过零轴的次数,可以反映音频的快慢变化和噪声成分。过零率较高的音频通常包含较多的高频噪声。

  6. 能量(Energy):能量表示音频信号在每个时间窗口内的能量大小。它可以用于检测音频的活动程度和强度。

  7. 色度特征(Chroma Features):色度特征是一种用于描述音频音调和和谐性的特征。它将音频信号映射到音乐的调式空间,表示每个调式中不同音高的分布情况。

短时傅里叶变换

短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform, STFT)算法的代码示例(使用Python和NumPy库):

import numpy as np
import scipy.signal as sps

def stft(signal, window_size, hop_size):
    """
    计算短时傅里叶变换(STFT)。
    
    参数:
    signal:输入音频信号(一维数组)
    window_size:窗口大小(整数)
    hop_size:帧移大小(整数)
    
    返回:
    stft_matrix:STFT矩阵(二维数组)
    freq_bins:频率轴上的频率值列表(一维数组)
    time_frames:时间轴上的时间值列表(一维数组)
    """
    # 计算窗口函数
    window = np.hanning(window_size)
    
    # 计算频率轴上的频率值
    freq_bins = np.fft.rfftfreq(window_size)
    
    # 计算时间轴上的时间值
    num_frames = 1 + (len(signal) - window_size) // hop_size
    time_frames = np.arange(num_frames) * hop_size / len(signal)
    
    # 初始化STFT矩阵
    stft_matrix = np.zeros((len(freq_bins), num_frames), dtype=np.complex128)
    
    # 应用窗口函数并计算FFT
    for i in range(num_frames):
        start = i * hop_size
        frame = signal[start : start + window_size] * window
        stft_matrix[:, i] = np.fft.rfft(frame)
    
    return stft_matrix, freq_bins, time_frames

这段代码定义了一个名为stft的函数,用于计算音频信号的STFT。函数接受输入信号、窗口大小和帧移大小作为参数,并返回STFT矩阵、频率轴上的频率值列表和时间轴上的时间值列表。

在函数内部,首先定义了一个Hanning窗口函数,并计算频率轴上的频率值。然后,根据窗口大小、帧移大小和输入信号的长度计算出所需的时间帧数量。接下来,初始化STFT矩阵,大小为频率轴上的频率值数量乘以时间帧数量。然后,利用循环遍历每个时间帧,在每个时间帧上应用窗口函数,并计算该帧上的FFT(快速傅里叶变换),将结果存储在STFT矩阵中。

最后,函数返回STFT矩阵、频率轴上的频率值列表和时间轴上的时间值列表。

要使用这个函数,你可以传入你的音频信号、所需的窗口大小和帧移大小,然后获取STFT矩阵以及相关的频率和时间信息。

请注意,以上代码示例仅提供了STFT算法的基本实现。在实际应用中,可能需要根据具体需求进行参数调整、处理音频预处理和后处理等操作。

梅尔频率倒谱系数

梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC)算法的代码示例(使用Python和NumPy库):

import numpy as np
import scipy.fftpack as fft
from scipy.signal import mel

def mfcc(signal, sample_rate, num_mfcc, frame_length, hop_length, num_filters):
    """
    计算梅尔频率倒谱系数(MFCC)。
    
    参数:
    signal:输入音频信号(一维数组)
    sample_rate:采样率(整数)
    num_mfcc:MFCC系数的数量(整数)
    frame_length:帧长度(整数)
    hop_length:帧移长度(整数)
    num_filters:梅尔滤波器的数量(整数)
    
    返回:
    mfcc_coefficients:MFCC系数矩阵(二维数组)
    """
    # 计算MFCC的步骤:
    # 1. 将音频信号分成重叠的帧
    # 2. 对每个帧应用加窗函数
    # 3. 计算每个帧的功率谱
    # 4. 应用梅尔滤波器组
    # 5. 取对数
    # 6. 应用离散余弦变换(DCT)
    # 7. 取前num_mfcc个系数作为MFCC特征
    
    # 计算频谱图
    spectrogram = np.abs(fft.fft(signal, frame_length)[:frame_length//2+1])
    
    # 应用梅尔滤波器组
    mel_filters = mel(sample_rate, frame_length, num_filters)
    mel_spectrum = np.dot(mel_filters, spectrogram)
    
    # 取对数
    mel_spectrum = np.log(mel_spectrum)
    
    # 应用离散余弦变换(DCT)
    mfcc_coefficients = fft.dct(mel_spectrum, type=2, axis=0, norm='ortho')[:num_mfcc]
    
    return mfcc_coefficients

这段代码定义了一个名为mfcc的函数,用于计算音频信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)。函数接受输入信号、采样率、MFCC系数的数量、帧长度、帧移长度和梅尔滤波器的数量作为参数,并返回MFCC系数矩阵。

在函数内部,首先计算音频信号的频谱图,通过应用FFT(快速傅里叶变换)将信号从时域转换到频域。然后,利用scipy.signal.mel函数计算梅尔滤波器组,将频谱图与滤波器组相乘得到梅尔频谱。接下来,取梅尔频谱的对数,这样可以将幅度值转换为对数刻度,更符合人耳的感知。然后,应用离散余弦变换(DCT)将梅尔频谱转换为倒谱系数,仅保留前num_mfcc个系数作为MFCC特征。

最后,函数返回MFCC系数矩阵。

要使用这个函数,你可以传入你的音频信号、采样率、所需的MFCC系数数量、帧长度、帧移长度和梅尔滤波器的数量,然后获取MFCC系数矩阵作为音频的特征表示。

请注意,以上代码示例仅提供了MFCC算法的基本实现。在实际应用中,可能需要根据具体需求进行参数调整、音频预处理和后处理等操作。此外,还可能需要对MFCC特征进行归一化或其他额外的处理步骤。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-554013.html

到了这里,关于音频特征提取算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • python之pyAudioAnalysis:音频特征提取分析文档示例详解

    PyAudioAnalysis是一个开源的Python库,用于从音频文件中提取特征并进行分析。它提供了一系列音频处理函数,可以帮助开发者实现音频分类、情感识别、语音分析等多种任务。在本文中,我们将详细介绍如何使用PyAudioAnalysis进行音频特征提取和分析。 音频特征提取 PyAudioAnalys

    2024年02月16日
    浏览(42)
  • AAC 音频数据结构实例分析:

    AAC 音频数据结构实例分析: AAC 有两种数据交换格式:ADTS 和 ADIF ADIF: Audio Data Interchange Format, 一个文件只有一个头,可类比dvd中使用的ps流。 ADTS:Audio Data Transport Stream, 每个frame中都有这个同步头, 可类比dvb中的ts流. 本博客只介绍 ADTS 格式AAC 基本构成是7bytes 头部+原始数据. 循

    2024年02月02日
    浏览(33)
  • 【使用深度学习的城市声音分类】使用从提取音频特征(频谱图)中提取的深度学习进行声音分类研究(Matlab代码实现)

     💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 使用深

    2024年02月16日
    浏览(37)
  • 音视频八股文(7)-- 音频aac adts三层结构

    AAC(Advanced Audio Coding)是一种现代的音频编码技术,用于数字音频的传输和存储领域。AAC是MPEG-2和MPEG-4标准中的一部分,可提供更高质量的音频数据,并且相比于MP3等旧有音频格式,AAC需要更少的比特率。 AAC通过使用一些高级的音频编码算法来实现更好的声音质量和更低的压

    2024年02月06日
    浏览(56)
  • 基于深度学习的视频结构化:从信息提取到更高效的数据处理

    作者:禅与计算机程序设计艺术 1.1. 背景介绍 近年来,随着深度学习技术的发展,计算机视觉领域也取得了显著的进步。特别是,基于深度学习的图像处理算法在图像识别、语音识别等方面取得了突破性的进展。同时,视频结构化作为视频内容分发、存储和推荐的重要环节,

    2024年02月12日
    浏览(39)
  • 特征点提取算法

    特征点提取算法是计算机视觉中的一种基础技术,用于从图像中提取出具有唯一性和稳定性的特征点。常见的特征点提取算法有以下几种: 1. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法:SIFT算法是一种基于尺度空间的特征点提取算法,能够在不同尺度、旋转和光照变化下提取出具

    2024年02月12日
    浏览(26)
  • OpenCV图像特征提取学习五,HOG特征检测算法

    一、HOG向梯度直方图概述   向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是基于对稠密网格中归一化的局部方向梯度直方图的计算。此方法的基本观点是:局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述,即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。在

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • MFCC语音特征值提取算法

    博主简介 博主是一名大二学生,主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇,博主致力于在这里分享关于人工智能,c++,Python,爬虫等方面知识的分享。 如果有需要的小伙伴可以关注博主,博主会继续更新的,如果有错误之处,大家可以指正。 专栏简介:   本专栏主要研究

    2024年02月02日
    浏览(89)
  • 点云特征提取算法之ISS

    代码链接 : ISS Github链接:有关于环境感知方面的网络介绍及代码链接 特征点的定义参考这篇博文角点(corner point)、关键点(key point)、特征点(feature point): 在图像处理中,所谓“特征点”,主要指的就是能够在 其他 含有相同场景或目标的 相似图像 中以一种 相同的或至少非

    2024年02月05日
    浏览(40)
  • 音视频 ffmpeg命令提取音视频数据

    保留封装格式 提取视频 提取音频 推荐一个零声学院项目课,个人觉得老师讲得不错,分享给大家: 零声白金学习卡(含基础架构/高性能存储/golang云原生/音视频/Linux内核) https://xxetb.xet.tech/s/VsFMs

    2024年02月10日
    浏览(60)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包