vadnetPreprocess
描述
例子
与Pretrained VAD检测语音模型
读入一个音频信号,其中包含语音和音乐和听声音。
[audioIn, fs] = audioread (“MusicAndSpeech-16-mono-14secs.ogg”);声音(audioIn fs)
使用vadnetPreprocess音频通过计算梅尔谱图进行预处理。
特点= vadnetPreprocess (audioIn, fs);
调用vadnet获得pretrained VAD神经网络。
网= vadnet;
通过预处理音频通过网络获得演讲在每一帧的概率。
聚合氯化铝=预测(净、特点);
使用vadnetPosprocess后处理网络输出和确定演讲的边界地区的信号。
投资回报率= vadnetPostprocess (audioIn、fs、聚合氯化铝)
投资回报率=2×21 63120 83600 150000
情节的音频检测到演讲的地区。
vadnetPostprocess (audioIn fs,聚合氯化铝)
使用和监督神经网络流媒体音频
创建一个dsp.AudioFileReader对象播放一个音频文件进行处理。设置SamplesPerFrame属性读100 ms不重叠的块的信号。
误判率= dsp.AudioFileReader (“MaleVolumeUp-16-mono-6secs.ogg”);analysisDuration = 0.1;%秒误判率。SamplesPerFrame =地板(analysisDuration * afr.SampleRate);
的vadnet架构不调用之间保留状态和最好执行在分析更大量的音频信号。当你使用vadnet在流的情况下,特定的应用程序需求的准确性,计算效率和延迟决定,分析时间和是否重叠分析块。
创建一个timescope反对阴谋言论音频信号和相应的概率。创建一个audioDeviceWriter播放音频流。
范围= timescope (NumInputPorts = 2,…SampleRate = afr.SampleRate,…TimeSpanSource =“财产”时间间隔= 5,…YLimits = [-1.2, 1.2],…ShowLegend = true, ChannelNames = (“音频”,“语音概率”]);adw = audioDeviceWriter (afr.SampleRate);
调用vadnet获得pretrained VAD神经网络。
网= vadnet ();
流循环:
从音频文件读取女士在100年的一块。
使用音频预处理到梅尔声谱图
vadnetPreprocess。使用VAD网络言论的概率预测每一帧的光谱图。复制的概率中每个样本对应的音频信号。
画出音频信号和言论的概率。
播放的音频设备的作家。
跳= 0.01 * afr.SampleRate;而~结束(误判率)audioIn =误判率();特点= vadnetPreprocess (audioIn afr.SampleRate);聚合氯化铝=预测(净、特点);%复制聚合氯化铝在audioIn对应样本聚合氯化铝= repelem(聚合氯化铝,跳)';聚合氯化铝,聚合氯化铝((hop / 2) + 1: end-hop / 2);范围(audioIn,聚合氯化铝)adw (audioIn);结束
输入参数
输出参数
算法
的vadnetPreprocess使用以下步骤函数进行预处理的音频数据。
重新取样16 khz的声音。
计算为中心的短时傅里叶变换)使用25 ms周期性的汉明窗和10 ms跳长度。垫的信号,这样第一个窗口集中在0。
把STFT功率谱图。
应用与40个乐队获得梅尔梅尔滤波器组谱图。
梅尔·声谱图转换为对数尺度。
标准化的梅尔·乐队零均值和标准偏差为1。
版本历史
介绍了R2023a
