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下面對htmlparser 簡單介紹下,信息來自百度 htmlparser [1] 是一個(gè)純的 java寫的 html( 標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言下的一個(gè)應(yīng)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(huì)出錯(cuò)?，F(xiàn)在htmlparser最新…

了解了HTMLParser庫的知識后，選擇做一個(gè)小訓(xùn)練，對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)。 如果要簡單了解下HTMLParser庫可以點(diǎn)擊打開 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…

https://blog.csdn.net/ganlijianstyle/article/details/7569494 簡介 　　htmlparser是一個(gè)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(huì)出錯(cuò)。現(xiàn)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(nèi)部構(gòu)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(dāng)成黑匣子，聲音作為激勵(lì)，人類的反應(yīng)作為響應(yīng)，利用信號與系統(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。但是要進(jìn)行語音識別就必須進(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。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)（附測試數(shù)據(jù)） 1.matlab安裝voicebox語音包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…

在語音識別方面，最常用到的語音特征就是梅爾倒譜系數(shù)（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC）。 MFCC的提取過程包括預(yù)處理、快速傅里葉變換、Mei濾波器組、對數(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(shù)(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC)。根據(jù)人耳聽覺機(jī)理的研究發(fā)現(xiàn)，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(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）就是一種信號的傅里葉變換經(jīng)對數(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覺特性提出來的， 它與Hz頻率成非線性對應(yīng)關(guān)系。 MFCC提取過程： 首先對語音進(jìn)行預(yù)處理。 預(yù)處理又包括對語音進(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，本來不想寫的，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的過程，在此把這個(gè)dem…

最近學(xué)習(xí)音樂自動(dòng)標(biāo)注的過程中，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(shù)（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，簡稱MFCC）。根據(jù)人耳聽覺機(jī)理的研究發(fā)現(xiàn)，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(shù)）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(yīng)用于語音識別、音樂信息檢索、聲紋識別等領(lǐng)域。以下是MFCC的詳細(xì)講解： 1. 背景…

博主簡介 博主是一名大二學(xué)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(guān)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(guān)注博主，博主會(huì)繼續(xù)更新的&#xff0c…

從倒譜圖出發(fā) MFCC是Mel Frequency Cepstral Coefficient的簡稱，要理解MFCC特征，就需要先明白這里引入的一個(gè)新的概念——Cepstral，這個(gè)形容詞的名詞形式為Cepstrum，即倒譜圖（頻譜圖Spectrum前四個(gè)字母倒著拼&#xf…