安装如下一些依赖:ffmpeg-pythontransformers使用如下代码进行识别:importwhispermodel=whisper.load_model("small.pt")result=model.transcribe("output_audio.wav")print(result["text"])另一个更为底层的调用方法:audio=whisper.load_audio("out

AudioGenerationwithMultipleConditionalDiffusionModel来源：http://export.arxiv.org/abs/2308.11940https://conditionaudiogen.github.io/conditionaudiogen/主要贡献：1）引入了一个新的任务，该任务可生成由文本和控制条件指导的音频，从而能够使用时间戳、音高轮廓和能量

VarietySound:Timbre-ControllableVideotoSoundGenerationviaUnsupervisedInformationDisentanglement来源：https://doi.org/10.48550/arXiv.2211.10666https://conferencedemos.github.io/icassp23/主要贡献：1）定义了一个新的任务，称为timbre-controlledvideo-to-audi

注意，以下代码仍受到数值精度(numericalaccuracy)的影响。importsoundfileassfimportnumpyasnpimporttorchaudioimporttorchimportlibrosaif__name__=='__main__':np_data,sr=sf.read('./test.wav')ts_data=torch.from_numpy(np_data).float()

Homework4Dataset介绍及处理Datasetintroduction训练数据集metadata.json包括speakers和n_mels，前者表示每个speaker所包含的多条语音信息(每条信息有一个路径feature_path和改条信息的长度mel_len或理解为frame数即可)，后者表示滤波器数量，简单理解为特征数即可，由此可知每个.pt

相比方法（一）个人感觉这种方法更好importlibrosaimportnumpyasnpimportutilsimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltclassHook:def__init__(self):self.features=Nonedefhook_fn(self,module,input,output):self.features=

importlibrosaimportnumpyasnpimportutilsimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchvision.models.feature_extractionimportcreate_feature_extractordevice=torch.device("cuda:0"iftorch.

Mel频谱与MFCC技术分析前言在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。当然，针对深度学习音

 利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的，因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强，然后使用增强后的数据进行文本转语音（TTS）模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强，旨在同时解决多种类型的音

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，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

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：   2.算法涉及理论知识概要       在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发

介绍音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。在深度学习音频领域，mel频谱是最常用的音频特征。在本文中，我们将对四个常用的音频处理库——audioflux、

这次要讲的是语音处理中常用的特征值--Mel频谱图（MelSpectrogram）和Mel频率倒谱系数（MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC）。什么是Mel？Mel是S.S.Stevens等人于1937年发表的论文\(^{[1]}\)中定义的一种非线性刻度单位。它的定义是为了反应人类听觉系统对声音频率的主观感