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轉(zhuǎn)自：http://free0007.iteye.com/blog/1131163 HTMLParser具有小巧，快速的優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是相關(guān)文檔比較少(英文的也少)，很多功能需要自己摸索。對(duì)于初學(xué)者還是要費(fèi)一些功夫的，而一旦上手以后，會(huì)發(fā)現(xiàn)HTMLParser的…

htmlparser.jar是一款十分常用的用于java開(kāi)發(fā)項(xiàng)目研發(fā)的htmlparser.jar包,下載htmlparser可以讓您的Java項(xiàng)目開(kāi)發(fā)變得更加順暢,合理的使用htmlparser框架可以讓您的工作更加順暢。 軟件截圖1 基本簡(jiǎn)介 htmlparser是一個(gè)純的java寫(xiě)的html(標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語(yǔ)言下的一個(gè)應(yīng)用)解析的庫(kù)…

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

下面對(duì)htmlparser 簡(jiǎn)單介紹下,信息來(lái)自百度 htmlparser [1] 是一個(gè)純的 java寫(xiě)的 html( 標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語(yǔ)言下的一個(gè)應(yīng)用)解析的庫(kù)，它不依賴于其它的java庫(kù)文件，主要用于改造或 提取html。它能超高速解析html，而且不會(huì)出錯(cuò)?，F(xiàn)在htmlparser最新…

了解了HTMLParser庫(kù)的知識(shí)后，選擇做一個(gè)小訓(xùn)練，對(duì)https://www.python.org/events/python-events/這個(gè)網(wǎng)址進(jìn)行分析，之后輸出其中每次會(huì)議的題目、時(shí)間和地點(diǎn)。 如果要簡(jiǎn)單了解下HTMLParser庫(kù)可以點(diǎn)擊打開(kāi) 下面進(jìn)入正題 這是網(wǎng)站的源碼&#x…

1、相關(guān)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?zèng)]更新，目前很多人推薦使用jsoup代…

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一、聽(tīng)覺(jué)特性。 人們不能完全搞清楚人耳的內(nèi)部構(gòu)造，這就不能利用狀態(tài)空間的方法來(lái)分析人耳的聽(tīng)覺(jué)特性。但是，可以把人耳當(dāng)成黑匣子，聲音作為激勵(lì)，人類(lèi)的反應(yīng)作為響應(yīng)，利用信號(hào)與系統(tǒng)的經(jīng)典分析方法，把聲音…

HTK以及My_htk數(shù)據(jù)鏈接： https://pan.baidu.com/s/1Ajo7d-odrRiAwmCB_CQTzQ 提取碼：hqnv 一：文件準(zhǔn)備 HTK 和 HTK–samples 下載 HTK 和 HTK–samples 兩個(gè)壓縮文件，保存至 F 盤(pán)根目錄下。 下載地址：http://htk.eng.…

在進(jìn)行端點(diǎn)處理之后，就可以得到需要處理的信號(hào)。但是要進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別就必須進(jìn)行一個(gè)處理：特征提取。進(jìn)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(shù)的縮寫(xiě)。Mel頻…

最好先看下下面三篇（其中系統(tǒng)的講述了離散傅里葉變換，能量密度譜為什么是DFT系數(shù)的平方除以總點(diǎn)數(shù)，為什么512點(diǎn)的離散傅里葉變換只選前257個(gè)分量，離散余弦變換，為什么采樣頻率要大于真實(shí)信號(hào)最大頻率的兩倍，頻譜混疊，頻譜泄露，為什么要用窗函數(shù)等等），做知識(shí)儲(chǔ)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(xì)的MFCC算法實(shí)現(xiàn)（附測(cè)試數(shù)據(jù)） 1.matlab安裝voicebox語(yǔ)音包2.MFCC原理講解3.MFCC算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)（matlab）3.1 .wav格式語(yǔ)音文件提取【x(200000*1)】3.2 預(yù)加重【x(200000*1)】3.3 分幀{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5…

在語(yǔ)音識(shí)別方面，最常用到的語(yǔ)音特征就是梅爾倒譜系數(shù)（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡(jiǎn)稱(chēng)MFCC）。 MFCC的提取過(guò)程包括預(yù)處理、快速傅里葉變換、Mei濾波器組、對(duì)數(shù)運(yùn)算、離散余弦變換、動(dòng)態(tài)特征提取等步驟。 1.預(yù)處理 …

一、MFCC概述 在語(yǔ)音識(shí)別(Speech Recognition)和話者識(shí)別(Speaker Recognition)方面，最常用到的語(yǔ)音特征就是梅爾倒譜系數(shù)(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，簡(jiǎn)稱(chēng)MFCC)。根據(jù)人耳聽(tīng)覺(jué)機(jī)理的研究發(fā)現(xiàn)，人耳對(duì)不同頻率的聲波有不同的聽(tīng)…

文章目錄 提取音頻的整體步驟預(yù)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(hào)的傅里葉變換經(jīng)對(duì)數(shù)運(yùn)算后再進(jìn)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(shù)。 梅爾頻率是基于人耳聽(tīng)覺(jué)特性提出來(lái)的， 它與Hz頻率成非線性對(duì)應(yīng)關(guān)系。 MFCC提取過(guò)程： 首先對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行預(yù)處理。 預(yù)處理又包括對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行預(yù)加重、分…

記憶力不好，做個(gè)隨筆，怕以后忘記。 網(wǎng)上很多關(guān)于MFCC提取的文章，但本文純粹我自己手碼，本來(lái)不想寫(xiě)的，但這東西忘記的快，所以記錄我自己看一個(gè)python demo并且自己本地debug的過(guò)程，在此把這個(gè)dem…

最近學(xué)習(xí)音樂(lè)自動(dòng)標(biāo)注的過(guò)程中，看到了有關(guān)使用MFCC提取音頻特征的內(nèi)容，特地在網(wǎng)上找到資料，學(xué)習(xí)了一下相關(guān)內(nèi)容。此筆記大部分內(nèi)容摘自博文 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9156785 有小部分標(biāo)注和批改時(shí)我自己加上的，以便今后查閱。 語(yǔ)音信號(hào)處理之（四…

MFCC 在語(yǔ)音識(shí)別（SpeechRecognition）和話者識(shí)別（SpeakerRecognition）方面，最常用到的語(yǔ)音特征就是梅爾倒譜系數(shù)（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡(jiǎn)稱(chēng)MFCC）。根據(jù)人耳聽(tīng)覺(jué)機(jī)理的研究發(fā)現(xiàn)，人耳對(duì)不同頻率的聲波有不同的聽(tīng)覺(jué)敏感度。從200Hz到5000Hz的語(yǔ)音信…