soundBase为我写的一个函数，现在要调用它，为什么老是显示soundBase is not callable怎么解决
soundBase为我写的一个函数，现在要调用它，为什么老是显示soundBase is not callable怎么解决？
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- 2020-12-21 14:05weixin_39842519的博客 为了提高检测准确率，基音检测通常要进行端点检测，但是基音检测的端点检测更加严格，这里采用能熵比的方式： E E F n = 1 + ∣ L E n / H n ∣ EEF_n=\sqrt{1+|LE_n/H_n|}EEFn=1+∣LEn/Hn∣ 但是只用一个T ...
- 2021-12-26 20:20XNYUXXX的博客 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容 Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-timehttps://github.com/babysor/MockingBird偶然发现一个很有意思的python相关的AI项目，以此项目为例...
- 2020-12-09 11:18captain飞虎大队的博客 （程序是获取一个音频文件数据data之后，想对data的值进行归一化） 说明数据是只读，不可修改。 （此程序只做说明，不能运行，因为有个写的包soundBase） from soundBase import * from end_detection import * ...
- 2020-04-06 11:03sinat_18131557的博客 声压是定量描述声波的最基本的物理量，它是由于声扰动产生的逾量压强，是空间位置和时间的函数。由于声压的测量比较易于实现，而且通过声压的测量也可以间接求得质点振速等其他声学参量，因此，声压已成为人们最为...
- 2020-05-09 13:49sinat_18131557的博客 短时能量表示为： En=∑m=1Nxn2(m)E_n=\sum\limits_{m=1}^Nx_n^2(m)En=m=1∑Nxn2(m) 短时过零率表示为： Zn=12∑m=1N∣sgn[xn(m)]−sgn[xn(m−1)]∣Z_n=\frac{1}{2}\sum\limits_{m=1}^N|sgn[x_n(m)]-sgn[x_n(m...
- 2020-05-30 14:06sinat_18131557的博客 其中，短时傅里叶变换是在傅里叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，在假定一定长度时间窗内的信号是平稳的前提下，短时傅里叶变换可以通过将每个时间窗内的信号展开到频域的方法来获得局部的频域信息。但是，短时...
- 2020-05-30 14:15sinat_18131557的博客 对于线性预测器s^(n)=∑i=1pais(n−i)\hat s(n)=\sum\limits_{i=1}^pa_is(n-i)s^(n)=i=1∑pais(n−i)，其误差为e(n)=s(n)−s^(n)e(n)=s(n)-\hat s(n)e(n)=s(n)−s^(n)，那么在预测误差e(n)e(n)e(n)和预测系数aia...
- 2020-04-06 11:12sinat_18131557的博客 从人类的发音器官的机理来看，发不同性质的声音时，声道的情况是不同的。此外，声门和声道的...通过对发音器官和语音产生机理的分析，语音生成系统理论上分成三个部分，在声门(声带)以下，称为"声门子系统"，它负...
- 2020-04-06 10:42sinat_18131557的博客 使用Python进行语音信号处理。借助一些基础包，进行相关工具的二次开发。 语言录制 import pyaudio import wave CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16 CHANNELS = 2 RATE = 16000 RECORD_SECONDS = 2 WAVE_OUTPUT...
- 2020-05-30 14:04sinat_18131557的博客 谱减法 对于任何一帧信号xi(m)x_i(m)xi(m)做FFT变换后： ...对于Xi(k)X_i(k)Xi(k)的幅值为∣Xi(k)∣|X_i(k)|∣Xi(k)∣,角度为Xanglei(k)=arctan[Im(Xi(k))Re(Xi(k))]X^i_{angle}(k)=\arcta
- 2020-05-30 14:09sinat_18131557的博客 它是最有效的语音分析技术之一，也是低位速高质量语音编码的最有用的方法之一，能够提供非常精确的语音参数预测。线性预测编码通过估计共振峰剔除它们在语音信号中的作用，估计保留的蜂鸣音强度与频率来分析语音信号...
- 2020-04-06 10:58sinat_18131557的博客 读取了语音信号之后可以看到是一个一维数组，可以直接通过一维数组（列表）的形式进行操作。在两个序列长度不一样时候，可以在短的一个序列后补零。 class soundBase: def __init__(self, path): self.path = path...
- 2020-05-30 14:08sinat_18131557的博客 脉冲编码调制(Pulse Code Modulation, PCM)是语音信号的重要编码方式之一。语音编码是将模拟信号转为数字信号的语音通信技术，分为波形编码、参量编码和混合编码等类型。波形编码针对语音波形进行，在降低量化样本...
- 2020-05-30 14:25sinat_18131557的博客 一个MMM阶混合高斯模型的概率密度函数是MMM个高斯概率密度函数加权求和得到的: P(X∣λ)=∑i=1Mwibi(X)P(X|\lambda)=\sum_{i=1}^Mw_ib_i(X)P(X∣λ)=i=1∑Mwibi(X) 其中XXX是D维随机向量，为说话人识别算法...
- 2020-05-30 14:11sinat_18131557的博客 《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成了Python实现，大部分是手动写的。使用CSDN博客查看帮助文件： Python语音基础操作–2.1语音录制...
- 2020-05-09 13:53sinat_18131557的博客 当声门处准周期脉冲激励进入声道时会引起共振特性，产生一组共振频率，这一组共振频率称为共振峰频率或简称为共振峰。共振峰参数包括共振峰频率、频带宽度和幅值，共振峰信息包含在语音频谱的包络中。因此共振峰参数...
- 2020-05-30 14:18sinat_18131557的博客 用户将词汇表中每个词依次说一遍，并且将其特征矢量时序作为模板存入模板库，在识别阶段，将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中每个模板进行相识度比较，将相识度最高者作为识别的结果输出。 特征 使用MFCC...
- 2020-04-27 17:45sinat_18131557的博客 一个简化的语音模型可以看做一个数字滤波器： H(z)=S(z)U(z)=G1−∑i=1paizi−1H(z)=\frac{S(z)}{U(z)}=\frac{G}{1-\sum\limits_{i=1}^pa_iz_i^{-1}}H(z)=U(z)S(z)=1−i=1∑paizi−1G 这里s(n)s(n)s(n)和u...
- 2020-05-09 13:52sinat_18131557的博客 《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的代码主要是Matlab实现的，现在Python比较热门，所以把这个项目大部分内容写成了Python实现，大部分是手动写的。使用CSDN博客查看帮助文件： Python语音基础操作–2.1语音录制...
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8月7日
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8月7日
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