傅利葉變換：
python numpy.linspace實用方法
結合，matplotlib庫pyplot的基本使用
numpy.random.rand()
梅爾頻率倒譜係數（mfcc）教程
隱馬爾科夫模型（hidden markov models，hmms）
python_argparse.argumentparser()
librosa語音頻號處理
短時傅利葉變換原理解
給子圖新增colorbar（顏色條或漸變色條）
sklearn.preprocessing.scale
語音識別中的決策樹
1.為什麼需要決策樹 我們在使用htk進行語音識別模型訓練的過程中，首先進行的是單音素 單個高斯的模型訓練。拋開單個高斯不說，單音素模型本身有很大缺點 沒有考慮到本音素前後音素的發音對本音素的影響。比如，同樣是乙個音素iy，如果它前面的音素分別是h和p，那麼iy這個音素在這兩種情況下的發音會有所不同...
雜訊抑制在遠場語音識別和通話中的應用
對帶噪語音做雜訊抑制，在遠場語音識別和通話中都會用到，也都會碰到乙個矛盾，是盡量的消除雜訊即便對語音有損傷，還是盡量的不損傷語音即便保留一些雜訊呢？筆者這些年，接觸了不少語音識別行業和通話行業的人，大家都在說，我們是兩個行業，雖然雜訊抑制的原理差不多，但是乙個是給機器聽的，乙個是個人聽的。那麼具體有...
語音中的關於語音識別的一些知識
以下內容都是抄的，哈哈哈 1.mel頻率 是模擬人耳對不同頻率語音的感知。人類對不同頻率語音有不同的感知能力 對1khz以下，與頻率成線性關係，對1khz以上，與頻率成對數關係。頻率越高，感知能力就越差了。因此，在應用中常常只使用低頻mfcc，而丟棄中高頻mfcc。在mel頻域內，人對音調的感知能力...