人工智能语音信号预处理 分帧与加窗
在人工智能领域中，特别是在语音识别、语音合成及其它相关的语音信号处理任务中，分帧与加窗是预处理阶段的重要步骤。它们的作用主要是为了适应人类语音信号的时变特性以及方便后续的分析和特征提取。 分帧（Frame Segmentation） 原因：语音信号本身是连续的，但在短时间内（例如10到30毫秒&am...
人工智能语音信号预处理采样
在进行人工智能语音信号处理时，预处理步骤是非常关键的，其中包括了采样过程。以下是大致流程： 采样：模拟语音信号首先需要通过模数转换器（ADC）转化为数字信号。根据奈奎斯特定理，为了准确无损地表示原始信号，采样频率应至少是语音信号最高频率的两倍。对于人类语音，通常最高频率为...
人工智能语音信号预处理
人工智能语音信号预处理是将原始语音信号转换成适合进一步分析和识别的形式的过程。在语音识别（ASR）系统中，预处理阶段至关重要，因为它可以极大改善后续处理步骤的效果，并提高系统的整体性能。以下是预处理的一些核心步骤： 采样： 语音信号本质上是模拟信号，首先需要通过模数转换器（...
《中国人工智能学会通讯》——4.36 信号量化
4.36 信号量化 在 NCSs 中，考虑到信道传输容量的限制，需要对进入通道的数据进行量化，它能将实际的信号转换成一个在有限集中取值的分段常值信号。为达到理想的控制效果，研究采用何种量化方法来处理到达系统的信息，可以有效地解决制约通信网络发展的瓶颈，在有限数据传输率的情况下满足控制效果。众所周知，...
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