ケプストラム分析 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14）の第18回目。 今回は、音声の特徴量としてよく使われるMFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients: メル周波数ケプストラム係数）抽出に向けた第一歩としてケプストラム分析を試しました。Wikipediaでケプストラムの定義を見てみると。 ケプストラムは1963年、Bogertらの論文で定義された。ケプストラムの定義は以下の通り。 口語的定義: （信号の）ケプストラムとは、（信号の）フーリエ変換の対数（位相アンラッピングを施したもの）をフーリエ変換したものである。スペクトルのスペクトルとも呼ばれる。 数学的定義: 信号のケプストラムは FT(log(|FT(信号)|)+j2πm) である。ここで m は、複素対数関数の虚数成分または角度の位相アンラッピングを正しく行うのに必要とされる整数である。 アルゴリズ
Google Speech API ver.2の使い方 - Qiita
はじめに Google音声認識のAPは、Version1まではそこら中に、使い方やサンプルスクリプトが転がっていたが、Version2から登録制になったからか、まとまった使い方がどこにも載っていないので、まとめておく。 登録からSpeech APIの有効化、APIキーの入手まで GoogleのSpeech APIは、v1が廃止され、v2になっている。v2からは、登録制になっており、Google APIsのコンソール画面から操作を行う必要がある。以下が登録の手順である。 Google APIs Consoleに自分のGoogleアカウントでログインする https://console.developers.google.com/project 左に列挙されているタブの中から「Projects」を選ぶ 「Create Project」のボタンを押し、適当なプロジェクト名を入力して、プロジェクト
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