月: 2020年5月

目的 ここでは，音声認識や楽器の識別等によく使用される特徴量であるメル周波数ケプストラム係数（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients: MFCC）について学ぶ． 説明 メル尺度 音の周波数 … “MFCC（メル周波数ケプストラム係数）”の続きを読む

目的 ここまでは，音声データの一部を取り出し処理を行った．音声は時系列データであるため，通常は時間方向に繰り返し処理を行う必要がある．ここでは，時間方向に繰り返し処理を行うフレーム処理について学ぶ． 説明 フレーム処理 … “フレーム処理”の続きを読む

目的 ここまでで，音声は音源信号と声道特性から成っていることを学び，音源信号の特徴として声の高さに対応する基本周波数の推定を行った．ここでは，声道の特徴であるスペクトル包絡の推定を行う． 説明 声道特性とスペクトル包絡 … “スペクトル包絡の推定”の続きを読む

目的 音声を処理するには，まず人間が音声を生成する過程を知る必要がある．ここでは，音声の生成過程を学び，声の高さに相当する基本周波数を推定する． 説明 音声の生成過程 発声器官 人間が声を発するときに使用する発声器官は， … “音声の生成過程と基本周波数の推定”の続きを読む

目的 音声を処理する際に，離散フーリエ変換をかけ，時間領域から周波数領域に変換することがある．ここでは，音声データに対して離散フーリエ変換を行い，音声の周波数スペクトルを求める方法を学ぶ． 説明 音声データの読み込みと表 … “音声の周波数スペクトル”の続きを読む

目的 音声を処理する際に，離散フーリエ変換をかけ，時間領域から周波数領域に変換することがある．ここでは，正弦波を重ね合わせた信号に対して離散フーリエ変換をかける方法を学ぶ． 説明 音声データに対して処理をする前に，ここで … “離散フーリエ変換”の続きを読む