下面对htmlparser 简单介绍下,信息来自百度 htmlparser [1] 是一个纯的 java写的 html( 标准通用标记语言下的一个应用)解析的库，它不依赖于其它的java库文件，主要用于改造或 提取html。它能超高速解析html，而且不会出错。现在htmlparser最新…

了解了HTMLParser库的知识后，选择做一个小训练，对https://www.python.org/events/python-events/这个网址进行分析，之后输出其中每次会议的题目、时间和地点。 如果要简单了解下HTMLParser库可以点击打开 下面进入正题 这是网站的源码&#x…

1、相关资料 官方文档：http://htmlparser.sourceforge.net/samples.html API：http://htmlparser.sourceforge.net/javadoc/index.html 其它HTML 解释器：jsoup等。由于HtmlParser自2006年以后就再没更新，目前很多人推荐使用jsoup代…

https://blog.csdn.net/ganlijianstyle/article/details/7569494 简介 　　htmlparser是一个纯的java写的html解析的库，它不依赖于其它的java库文件，主要用于改造或 提取html。它能超高速解析html，而且不会出错。现在htmlparser最新版本为2.0…

一、听觉特性。 人们不能完全搞清楚人耳的内部构造，这就不能利用状态空间的方法来分析人耳的听觉特性。但是，可以把人耳当成黑匣子，声音作为激励，人类的反应作为响应，利用信号与系统的经典分析方法，把声音…

HTK以及My_htk数据链接： https://pan.baidu.com/s/1Ajo7d-odrRiAwmCB_CQTzQ 提取码：hqnv 一：文件准备 HTK 和 HTK–samples 下载 HTK 和 HTK–samples 两个压缩文件，保存至 F 盘根目录下。 下载地址：http://htk.eng.…

在进行端点处理之后，就可以得到需要处理的信号。但是要进行语音识别就必须进行一个处理：特征提取。进行特征提取我们这里采用的就是FMCC。 具体的流程是怎么样的呢？ 那就是： 概述: MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频…

最好先看下下面三篇（其中系统的讲述了离散傅里叶变换，能量密度谱为什么是DFT系数的平方除以总点数，为什么512点的离散傅里叶变换只选前257个分量，离散余弦变换，为什么采样频率要大于真实信号最大频率的两倍，频谱混叠，频谱泄露，为什么要用窗函数等等），做知识储备，如果…

一天理解傅里叶变换 https://lowsfish.com/?p367 Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial http://www.practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/ 这篇英文文章讲的的挺好，还有…

史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据） 1.matlab安装voicebox语音包2.MFCC原理讲解3.MFCC算法设计实现（matlab）3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】3.2 预加重【x(200000*1)】3.3 分帧{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5…

在语音识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC的提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 1.预处理 …

一、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，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同的听…

文章目录 提取音频的整体步骤预加重分帧加窗FFT(快速傅里叶变换)声谱图（Spectrogram）梅尔频谱和梅尔倒谱 倒谱（cepstrum）就是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱记住一句话，在梅尔频谱上做倒…

MFCC MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）：梅尔频率倒谱系数。 梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。 MFCC提取过程： 首先对语音进行预处理。 预处理又包括对语音进行预加重、分…

记忆力不好，做个随笔，怕以后忘记。 网上很多关于MFCC提取的文章，但本文纯粹我自己手码，本来不想写的，但这东西忘记的快，所以记录我自己看一个python demo并且自己本地debug的过程，在此把这个dem…

最近学习音乐自动标注的过程中，看到了有关使用MFCC提取音频特征的内容，特地在网上找到资料，学习了一下相关内容。此笔记大部分内容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分标注和批改时我自己加上的，以便今后查阅。 语音信号处理之（四…

MFCC 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-scaleFrequency Cepstral Coefficients，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同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信…

MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是音频信号处理中的一种重要特征，用于捕捉音频信号的频谱特征。MFCC广泛应用于语音识别、音乐信息检索、声纹识别等领域。以下是MFCC的详细讲解： 1. 背景…

博主简介 博主是一名大二学生，主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇，博主致力于在这里分享关于人工智能，c，Python，爬虫等方面知识的分享。 如果有需要的小伙伴可以关注博主，博主会继续更新的&#xff0c…

从倒谱图出发 MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficient的简称，要理解MFCC特征，就需要先明白这里引入的一个新的概念——Cepstral，这个形容词的名词形式为Cepstrum，即倒谱图（频谱图Spectrum前四个字母倒着拼&#xf…