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需要做一個垂直搜索引擎，比較了nekohtml和htmlparser 的功能，盡管nekohtml在容錯性、性能等方面的口碑好像比htmlparser好（htmlunit也用的是nekohtml），但感覺 nekohtml的測試用例和文檔都比htmlparser都少，…

下面對htmlparser 簡單介紹下,信息來自百度 htmlparser [1] 是一個純的 java寫的 html( 標準通用標記語言下的一個應用)解析的庫，它不依賴于其它的java庫文件，主要用于改造或 提取html。它能超高速解析html，而且不會出錯?，F在htmlparser最新…

了解了HTMLParser庫的知識后，選擇做一個小訓練，對https://www.python.org/events/python-events/這個網址進行分析，之后輸出其中每次會議的題目、時間和地點。 如果要簡單了解下HTMLParser庫可以點擊打開 下面進入正題 這是網站的源碼&#x…

1、相關資料 官方文檔：http://htmlparser.sourceforge.net/samples.html API：http://htmlparser.sourceforge.net/javadoc/index.html 其它HTML 解釋器：jsoup等。由于HtmlParser自2006年以后就再沒更新，目前很多人推薦使用jsoup代…

https://blog.csdn.net/ganlijianstyle/article/details/7569494 簡介 　　htmlparser是一個純的java寫的html解析的庫，它不依賴于其它的java庫文件，主要用于改造或 提取html。它能超高速解析html，而且不會出錯?，F在htmlparser最新版本為2.0…

一、聽覺特性。 人們不能完全搞清楚人耳的內部構造，這就不能利用狀態(tài)空間的方法來分析人耳的聽覺特性。但是，可以把人耳當成黑匣子，聲音作為激勵，人類的反應作為響應，利用信號與系統的經典分析方法，把聲音…

HTK以及My_htk數據鏈接： https://pan.baidu.com/s/1Ajo7d-odrRiAwmCB_CQTzQ 提取碼：hqnv 一：文件準備 HTK 和 HTK–samples 下載 HTK 和 HTK–samples 兩個壓縮文件，保存至 F 盤根目錄下。 下載地址：http://htk.eng.…

在進行端點處理之后，就可以得到需要處理的信號。但是要進行語音識別就必須進行一個處理：特征提取。進行特征提取我們這里采用的就是FMCC。 具體的流程是怎么樣的呢？ 那就是： 概述: MFCC：Mel頻率倒譜系數的縮寫。Mel頻…

最好先看下下面三篇（其中系統的講述了離散傅里葉變換，能量密度譜為什么是DFT系數的平方除以總點數，為什么512點的離散傅里葉變換只選前257個分量，離散余弦變換，為什么采樣頻率要大于真實信號最大頻率的兩倍，頻譜混疊，頻譜泄露，為什么要用窗函數等等），做知識儲備，如果…

一天理解傅里葉變換 https://lowsfish.com/?p367 Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial http://www.practicalcryptography.com/miscellaneous/machine-learning/guide-mel-frequency-cepstral-coefficients-mfccs/ 這篇英文文章講的的挺好，還有…

史上最詳細的MFCC算法實現（附測試數據） 1.matlab安裝voicebox語音包2.MFCC原理講解3.MFCC算法設計實現（matlab）3.1 .wav格式語音文件提取【x(200000*1)】3.2 預加重【x(200000*1)】3.3 分幀{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5…

在語音識別方面，最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC）。 MFCC的提取過程包括預處理、快速傅里葉變換、Mei濾波器組、對數運算、離散余弦變換、動態(tài)特征提取等步驟。 1.預處理 …

一、MFCC概述 在語音識別(Speech Recognition)和話者識別(Speaker Recognition)方面，最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC)。根據人耳聽覺機理的研究發(fā)現，人耳對不同頻率的聲波有不同的聽…

文章目錄 提取音頻的整體步驟預加重分幀加窗FFT(快速傅里葉變換)聲譜圖（Spectrogram）梅爾頻譜和梅爾倒譜 倒譜（cepstrum）就是一種信號的傅里葉變換經對數運算后再進行傅里葉反變換得到的譜記住一句話，在梅爾頻譜上做倒…

MFCC MFCC（Mel-frequency cepstral coefficients）：梅爾頻率倒譜系數。 梅爾頻率是基于人耳聽覺特性提出來的， 它與Hz頻率成非線性對應關系。 MFCC提取過程： 首先對語音進行預處理。 預處理又包括對語音進行預加重、分…

記憶力不好，做個隨筆，怕以后忘記。 網上很多關于MFCC提取的文章，但本文純粹我自己手碼，本來不想寫的，但這東西忘記的快，所以記錄我自己看一個python demo并且自己本地debug的過程，在此把這個dem…

最近學習音樂自動標注的過程中，看到了有關使用MFCC提取音頻特征的內容，特地在網上找到資料，學習了一下相關內容。此筆記大部分內容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分標注和批改時我自己加上的，以便今后查閱。 語音信號處理之（四…

MFCC 在語音識別（SpeechRecognition）和話者識別（SpeakerRecognition）方面，最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC）。根據人耳聽覺機理的研究發(fā)現，人耳對不同頻率的聲波有不同的聽覺敏感度。從200Hz到5000Hz的語音信…

MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅爾頻率倒譜系數）是音頻信號處理中的一種重要特征，用于捕捉音頻信號的頻譜特征。MFCC廣泛應用于語音識別、音樂信息檢索、聲紋識別等領域。以下是MFCC的詳細講解： 1. 背景…

博主簡介 博主是一名大二學生，主攻人工智能研究。感謝讓我們在CSDN相遇，博主致力于在這里分享關于人工智能，c，Python，爬蟲等方面知識的分享。 如果有需要的小伙伴可以關注博主，博主會繼續(xù)更新的&#xff0c…