了解常見語音處理技術(shù)

熟悉常見語音處理技術(shù)語音識別語音合成其他語音處理技術(shù)其他語音處理技術(shù)語音增強語音分離說話人識別和驗證語音轉(zhuǎn)換語音情感識別語音增強語音增強：通過一系列信號處理技術(shù)，對語音信號進行濾波、降噪、回聲消除、音量調(diào)整等處理，以提高語音信號的質(zhì)量和清晰度。主要技術(shù)：基于時域的方法、基于頻域的方法、基于子空間的方法等。主要作用：有效地降低環(huán)境噪聲、回聲等對語音信號的干擾；提高語音識別的準確率和語音交互的質(zhì)量。語音增強通過單通道語音增強算法將存在噪音的語音信號轉(zhuǎn)化為無干擾的語音信號。語音分離語音分離：將混合的語音信號分離為各個來源的獨立語音信號。應(yīng)用：多人會議、音樂處理等。語音分離技術(shù)針對單通道的基本原理：將混合語音信號轉(zhuǎn)換為頻域信號；通過對頻域信號的處理；將混合信號中的各個語音信號分離出來。語音分離語音分離技術(shù)的實現(xiàn)：時域方法：利用語音信號的短時特性進行分離；頻域方法：利用語音信號在頻域的特性進行分離；非負矩陣分解：基于矩陣計算分離。語音分離過程：編碼器→掩碼估計器→解碼器說話人識別和驗證基本原理：通過對語音信號進行分析，提取語音信號中的說話人特征，進而確定說話人的身份。應(yīng)用：安全驗證、監(jiān)控和個性化服務(wù)。技術(shù)：說話人識別、說話人驗證。說話人識別和驗證說話人識別和驗證過程：進行登記音頻和語音簽名；識別說話人的語音和聲音特征；與所登記音頻進行對比，以此驗證說話人的身份。語音轉(zhuǎn)換語音轉(zhuǎn)換：將一種聲音特征應(yīng)用于另一種聲音。聲碼器轉(zhuǎn)換：將一種聲碼器的聲音特征轉(zhuǎn)換為另一種聲碼器的聲音特征。將窄帶語音轉(zhuǎn)換為寬帶語音；將男性聲音轉(zhuǎn)換為女性聲音。應(yīng)用：語音合成：將一位演講者的聲音轉(zhuǎn)換為另一位演講者的聲音，實現(xiàn)聲音風格的自然遷移；音樂合成：將不同樂器的聲音特征進行轉(zhuǎn)換，生成新的音樂效果。語音轉(zhuǎn)換語音轉(zhuǎn)換過程：對原始聲音進行參數(shù)提取和特征轉(zhuǎn)換，最后經(jīng)過合成濾波器實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換。語音情感識別基本原理：基于機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過對語音信號進行特征提取和分類，確定語音信號中表達的情感狀態(tài)。應(yīng)用：心理分析：幫助心理醫(yī)生更好地了解患者的情感狀態(tài)，為治療提供更好的支持；客戶服務(wù)：幫助企業(yè)更好地了解客戶的情感狀態(tài)，提高客戶滿意度，深入貫徹以人民為中心的發(fā)展思想。語音情感識別語音情感識別過程：對音頻信號進行特征提取和特征選擇，后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分類，實現(xiàn)語音情感識別。熟悉常見語音識別算法

熟悉常見語音處理技術(shù)語音識別技術(shù)：將人類的語音信號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本表示。相關(guān)學(xué)科知識：語音識別需要結(jié)合多個學(xué)科知識，如數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計算機與人工智能等。應(yīng)用：虛擬助手、語音輸入、自動字幕等。知識引入基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于Confomer模型的語音識別基于高斯混合模型（GMM）的語音識別高斯分布：也稱正態(tài)分布，通常用于描述連續(xù)型數(shù)據(jù)。單峰；對稱分布；高斯分布由兩個參數(shù)來描述：均值和標準差；估計值可用于建立高斯混合模型（GMM）中的單個分量。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別GMM模型：由多個高斯分布組成的概率密度模型，每個高斯分布對應(yīng)著數(shù)據(jù)中的一個子類，可以用于對數(shù)據(jù)進行聚類和分類等任務(wù)。每個高斯分布都由一個均值向量和一個協(xié)方差矩陣組成，用于描述數(shù)據(jù)在空間中的分布特征。包含3個高斯分布的GMM模型基于高斯混合模型（GMM）的語音識別GMM模型被廣泛用于聲學(xué)模型的建立。每個音素都被描述為一個GMM，其中每個高斯分布對應(yīng)著該音素的一個狀態(tài)；每個狀態(tài)都有自己的均值向量和協(xié)方差矩陣，它們用于描述該狀態(tài)的聲學(xué)特征。在語音識別中，GMM模型通常與HMM模型結(jié)合使用，以建立從聲學(xué)特征到文本的映射關(guān)系。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于GMM模型實現(xiàn)語音識別的基本流程：基于高斯混合模型（GMM）的語音識別語音信號預(yù)處理：去除噪聲、語音分幀、預(yù)加重等。特征提取：將語音信號轉(zhuǎn)換成計算機能夠處理的數(shù)字特征。梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）濾波器組振幅譜（FBANK）基于高斯混合模型（GMM）的語音識別構(gòu)建GMM模型：使用已知的語音信號和其對應(yīng)的特征，通過聚類方法將其分為不同的語音單元，如音素；對于每個語音單元，建立一個GMM模型。該模型可以表示語音單元中的不同狀態(tài)，每個狀態(tài)都對應(yīng)一個高斯分布。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別訓(xùn)練模型：使用已知的語音數(shù)據(jù)，訓(xùn)練GMM模型。通過最大化對數(shù)似然函數(shù)，調(diào)整模型的參數(shù)，使得模型能夠更好地表示語音數(shù)據(jù)；訓(xùn)練過程通常使用EM算法來實現(xiàn)。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別識別過程：將待識別語音信號進行預(yù)處理和特征提取；將其與GMM模型進行匹配；通常使用基于HMM模型的方法，將語音單元的GMM模型連接成一個完整的語音模型。后處理：語音端點檢測、語音去重、詞圖剪枝等。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于Confomer模型的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別隱馬爾可夫模型（HMM）：統(tǒng)計模型，被廣泛用于處理時序數(shù)據(jù)。HMM基本元素：狀態(tài)空間觀測空間狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率觀測概率初始狀態(tài)概率基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別聲學(xué)模型：描述音素單元與聲學(xué)特征之間的關(guān)系。常用聲學(xué)模型：GMM模型；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetworks，DNN）。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別HMM-GMM模型：將每個音素表示為由多個高斯分布組成的混合模型；每個高斯分布描述了一種可能的聲學(xué)特征分布；比較每個音素的不同聲學(xué)特征的概率；HMM-GMM模型可以確定一個輸入聲學(xué)特征序列最可能對應(yīng)的音素序列。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于HMM-GMM的語音識別系統(tǒng)中的聲學(xué)模型流程圖：基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別HMM-DNN：將HMM模型與DNN模型相結(jié)合的聲學(xué)模型。輸入層：第1層為輸入層，接收語言特征，如MFCC或FBANK特征。隱藏層：隱藏層為中間層，包含第2~N層，通過非線性激活函數(shù)進行信息抽象與表達，提取更高層次的特征。其中第N層輸出每個發(fā)音單元的概率分布。HMM層：HMM進行狀態(tài)序列的建模和解碼，從而實現(xiàn)聲學(xué)模型的語音識別任務(wù)。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別維特比算法：經(jīng)典的動態(tài)規(guī)劃算法。通過遞歸地計算每個時間步上的最大可能性狀態(tài)序列，實現(xiàn)對全局最優(yōu)狀態(tài)序列的搜索。這個過程可以用一個矩陣來表示，即維特比路徑矩陣。在每個時間步上，該矩陣記錄了當前時間步每個狀態(tài)的最大概率值以及對應(yīng)的前一個時間步的最大概率狀態(tài)。基于HMM的語音識別系統(tǒng)中的重要組成部分了解常見語音處理技術(shù)

熟悉常見語音處理技術(shù)語音處理技術(shù)：是一門跨學(xué)科的研究領(lǐng)域，涉及信號處理、模式識別、人工智能、計算機科學(xué)和語言學(xué)等多個方面。技術(shù)目的：使計算機能夠理解、分析和生成人類語音，從而實現(xiàn)人機之間更自然、便捷的交互。隨著科技的發(fā)展，越來越多的創(chuàng)新應(yīng)用也在不斷涌現(xiàn)，極大地豐富了人們的生活和工作，不斷實現(xiàn)人民對美好生活的向往，落實“為民造福”的宗旨。知識引入語音識別語音合成其他語音處理技術(shù)語音識別語音識別技術(shù)：將語音信號轉(zhuǎn)換為文本。應(yīng)用：人機交互、語音搜索、智能家居、語音翻譯、發(fā)音評估、聲紋識別、語音指令等。分類：離線語音識別（對已錄制的聲音進行識別）；實時語音識別（對實時發(fā)出的聲音進行識別）。語音識別的一般流程。語音識別語音信號采集1信號預(yù)處理2特征提取3建模4解碼5后處理6語音識別優(yōu)勢：可以實現(xiàn)語音交互；不需要使用鍵盤、鼠標等輸入設(shè)備，使得人們的生活更加便捷和自然；識別準確度也不斷提高，更好地滿足人們的需求。局限性：語音識別技術(shù)對背景噪聲和口音的干擾比較敏感，會影響識別的準確性；對于特定行業(yè)的術(shù)語、領(lǐng)域知識等，語音識別技術(shù)可能無法識別。語音合成語音合成目標：將文本轉(zhuǎn)換為聲音信號。合成涉及的基本內(nèi)容。文本到語音。語音編碼器-解碼器。語音合成基本流程。文本到語音文本分析：對文本數(shù)據(jù)進行處理和分析，提取出相應(yīng)的語言特征。語音合成：將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的語音信號。聲音合成：對語音信號進行處理和合成，生成自然、清晰且富有表現(xiàn)力的人類語音。文本到語音：將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為語音信號。語音編碼器-解碼器語音編碼器-解碼器是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如WaveNet）生成具有高自然度的語音信號的過程。聲學(xué)模型：對語音信號進行預(yù)處理和特征提取。語言模型：對文本數(shù)據(jù)進行處理和分析。生成模型：將聲學(xué)模型和語言模型相結(jié)合，生成自然、清晰且富有表現(xiàn)力的人類語音。語音編碼器-解碼器語音編解碼器LyraV2：語音合成基本流程對輸入的文本進行分詞、詞性標注、句法分析等處理，以便進行聲學(xué)模型的生成。將輸入的文本信息映射到對應(yīng)的音素、聲調(diào)、語調(diào)等聲學(xué)特征上，通過合成算法生成對應(yīng)的語音信號。對語音信號進行處理和優(yōu)化，以提高語音質(zhì)量和可讀性，如去噪、增強語音韻律等處理。語音合成基本流程優(yōu)勢：可以實現(xiàn)語音交互，提高信息傳遞效率和便捷性；可以實現(xiàn)智能化、個性化服務(wù)。局限性：語音識別技術(shù)對背景噪聲和口音的干擾比較敏感，會影響識別的準確性；生成的語音質(zhì)量和自然度有待進一步提高。熟悉常見語音識別算法

熟悉常見語音處理技術(shù)語音識別技術(shù)：將人類的語音信號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本表示。相關(guān)學(xué)科知識：語音識別需要結(jié)合多個學(xué)科知識，如數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)、聲學(xué)與語言學(xué)、計算機與人工智能等。應(yīng)用：虛擬助手、語音輸入、自動字幕等。知識引入基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于Confomer模型的語音識別基于高斯混合模型（GMM）的語音識別高斯分布：也稱正態(tài)分布，通常用于描述連續(xù)型數(shù)據(jù)。單峰；對稱分布；高斯分布由兩個參數(shù)來描述：均值和標準差；估計值可用于建立高斯混合模型（GMM）中的單個分量。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別GMM模型：由多個高斯分布組成的概率密度模型，每個高斯分布對應(yīng)著數(shù)據(jù)中的一個子類，可以用于對數(shù)據(jù)進行聚類和分類等任務(wù)。每個高斯分布都由一個均值向量和一個協(xié)方差矩陣組成，用于描述數(shù)據(jù)在空間中的分布特征。包含3個高斯分布的GMM模型基于高斯混合模型（GMM）的語音識別GMM模型被廣泛用于聲學(xué)模型的建立。每個音素都被描述為一個GMM，其中每個高斯分布對應(yīng)著該音素的一個狀態(tài)；每個狀態(tài)都有自己的均值向量和協(xié)方差矩陣，它們用于描述該狀態(tài)的聲學(xué)特征。在語音識別中，GMM模型通常與HMM模型結(jié)合使用，以建立從聲學(xué)特征到文本的映射關(guān)系。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于GMM模型實現(xiàn)語音識別的基本流程：基于高斯混合模型（GMM）的語音識別語音信號預(yù)處理：去除噪聲、語音分幀、預(yù)加重等。特征提取：將語音信號轉(zhuǎn)換成計算機能夠處理的數(shù)字特征。梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）濾波器組振幅譜（FBANK）基于高斯混合模型（GMM）的語音識別構(gòu)建GMM模型：使用已知的語音信號和其對應(yīng)的特征，通過聚類方法將其分為不同的語音單元，如音素；對于每個語音單元，建立一個GMM模型。該模型可以表示語音單元中的不同狀態(tài)，每個狀態(tài)都對應(yīng)一個高斯分布。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別訓(xùn)練模型：使用已知的語音數(shù)據(jù)，訓(xùn)練GMM模型。通過最大化對數(shù)似然函數(shù)，調(diào)整模型的參數(shù)，使得模型能夠更好地表示語音數(shù)據(jù)；訓(xùn)練過程通常使用EM算法來實現(xiàn)。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別識別過程：將待識別語音信號進行預(yù)處理和特征提取；將其與GMM模型進行匹配；通常使用基于HMM模型的方法，將語音單元的GMM模型連接成一個完整的語音模型。后處理：語音端點檢測、語音去重、詞圖剪枝等。基于高斯混合模型（GMM）的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于Confomer模型的語音識別基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別隱馬爾可夫模型（HMM）：統(tǒng)計模型，被廣泛用于處理時序數(shù)據(jù)。HMM基本元素：狀態(tài)空間觀測空間狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率觀測概率初始狀態(tài)概率基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別聲學(xué)模型：描述音素單元與聲學(xué)特征之間的關(guān)系。常用聲學(xué)模型：GMM模型；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepNeuralNetworks，DNN）。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別HMM-GMM模型：將每個音素表示為由多個高斯分布組成的混合模型；每個高斯分布描述了一種可能的聲學(xué)特征分布；比較每個音素的不同聲學(xué)特征的概率；HMM-GMM模型可以確定一個輸入聲學(xué)特征序列最可能對應(yīng)的音素序列。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別基于HMM-GMM的語音識別系統(tǒng)中的聲學(xué)模型流程圖：基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別HMM-DNN：將HMM模型與DNN模型相結(jié)合的聲學(xué)模型。輸入層：第1層為輸入層，接收語言特征，如MFCC或FBANK特征。隱藏層：隱藏層為中間層，包含第2~N層，通過非線性激活函數(shù)進行信息抽象與表達，提取更高層次的特征。其中第N層輸出每個發(fā)音單元的概率分布。HMM層：HMM進行狀態(tài)序列的建模和解碼，從而實現(xiàn)聲學(xué)模型的語音識別任務(wù)。基于隱馬爾可夫模型（HMM）的語音識別維特比算法：經(jīng)典的動態(tài)規(guī)劃算法。通過遞歸地計算每個時間步上的最大可能性狀態(tài)序列，實現(xiàn)對全局最優(yōu)狀態(tài)序列的搜索。這個過程可以用一個矩陣來表示，即維特比路徑矩陣。在每個時間步上，該矩陣記錄了當前時間步每個狀態(tài)的最大概率值以及對應(yīng)的前一個時間步的最大概率狀態(tài)。基于HMM的語音識別系統(tǒng)中的重要組成部分基于PaddleSpeech實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)環(huán)境音識別環(huán)境聲音分類技術(shù)正日益受到重視，應(yīng)用于智能家居、物聯(lián)網(wǎng)和智能安防等領(lǐng)域。通過實時監(jiān)測環(huán)境中的異常聲音，如火災(zāi)報警、交通事故等，方便管理人員及時采取相應(yīng)措施。知識引入通過智能安防系統(tǒng)的環(huán)境音識別，可以幫助相關(guān)部門關(guān)注人民群眾的安全需求和利益，保障人民群眾的生命財產(chǎn)安全。背景簡介環(huán)境聲音分類流程環(huán)境音識別在智能安防領(lǐng)域中的應(yīng)用智能安防系統(tǒng)應(yīng)用場景：家庭安全、商業(yè)安全、公共安全......重要技術(shù)：環(huán)境音識別。

環(huán)境音識別在智能安防領(lǐng)域中的應(yīng)用環(huán)境音識別：識別和區(qū)分不同的聲音，并根據(jù)不同的聲音觸發(fā)不同的智能控制或報警功能。應(yīng)用：提高安全水平......家庭：識別煙霧報警器、防盜報警器、燃氣報警器等。商業(yè)場所：識別現(xiàn)金機聲、安全門聲、警鈴聲等。公共場所：識別槍聲、爆炸聲、汽車喇叭聲等。提高家庭安全的水平提高商業(yè)安全的水平提高公共安全治理水平環(huán)境音識別在智能安防領(lǐng)域中的應(yīng)用例：智能家具安防設(shè)備——智能門鎖有人試圖非法開鎖時，智能門鎖會自動識別（如破門聲、玻璃破碎聲等異常聲音）并產(chǎn)生響應(yīng)，同時啟動警報器進行聲光報警，并向用戶的手機發(fā)送警報通知。支持語音識別和語音合成技術(shù)，用戶可以通過語音指令對門鎖進行操作。提高家居安全性環(huán)境音識別技術(shù)發(fā)展早期采用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法：支持向量機、高斯混合模型......在處理簡單的音頻任務(wù)中表現(xiàn)良好。在處理復(fù)雜多變的環(huán)境聲音中效果不盡如人意。環(huán)境音識別技術(shù)發(fā)展近年來廣泛應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等深度學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)模型：通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和特征，自動地從輸入數(shù)據(jù)中提取出有用的信息，從而實現(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境音的準確識別和分類。PaddleSpeech：基于PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架的語音處理工具庫。環(huán)境音識別技術(shù)發(fā)展PaddleSpeech語音處理工具庫。提供多種深度學(xué)習(xí)模型：從音頻數(shù)據(jù)中提取有用的特征，實現(xiàn)對不同聲音的準確分類和識別。提供了靈活的模型參數(shù)配置和調(diào)整方法，支持GPU和多卡并行計算，以及龐大的開源社區(qū)支持和貢獻：使用者能夠快速開發(fā)和優(yōu)化環(huán)境音識別模型。使用PaddleSpeech進行環(huán)境音識別任務(wù)，可以大幅提高開發(fā)效率和模型性能，實現(xiàn)快速準確的環(huán)境音識別。環(huán)境聲音分類流程

數(shù)據(jù)準備階段：旨在為后續(xù)的模型構(gòu)建和Fine-tune操作做好準備。下載數(shù)據(jù)集。對數(shù)據(jù)集進行初始化。提取傅里葉變換特征、梅爾頻率特征等。環(huán)境聲音分類流程

模型構(gòu)建與訓(xùn)練階段使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型，并選擇PaddleSpeech中預(yù)訓(xùn)練的PANNs模型作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)。在模型構(gòu)建完成后，對模型進行Fine-tune操作，以便使其更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)集。基于PaddleSpeech實現(xiàn)環(huán)境聲音分類的相關(guān)流程

。環(huán)境聲音分類流程導(dǎo)入音頻文件提取音頻特征并可視化構(gòu)建與訓(xùn)練模型音頻評測ESC-50數(shù)據(jù)集ESC-50：包含有2000個帶標簽的環(huán)境聲音樣本，音頻樣本采樣率為44100Hz，標簽被劃分為50個類別，每個類別有40個樣本。ESC-50部分數(shù)據(jù)集：ESC-50數(shù)據(jù)集自然界產(chǎn)生的聲音和水聲一般噪聲人類發(fā)出的非語言聲音室內(nèi)聲音和室外聲音動物聲音音頻樣本ESC-50數(shù)據(jù)集ESC-50數(shù)據(jù)集屬性及其說明。屬性名稱舉例說明filename1-100038-A-14.wav、1-100210-A-36.wav、1-101296-A-19.wav文件名fold1數(shù)據(jù)折數(shù)target14、36、19對應(yīng)的聲音所代表的標簽categorychirping_birds、vacuum_cleaner、thunderstorm聲音類別esc10False聲音是否包含人聲src_file100038、100210、101296文件來源的IDtakeA采集的錄音片段load函數(shù)paddleaudio模塊中的load函數(shù)能實現(xiàn)從文件中讀取音頻信號。參數(shù)名稱參數(shù)說明file接收str，表示音頻文件的路徑或URL。無默認值mono接收bool，表示是否將音頻信號轉(zhuǎn)換為單通道。默認為Falsedtype接收str，表示返回音頻數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型，默認為'float32'從圖可以看出音頻信號的振幅或強度，以及音頻信號的頻率信息。原始音頻波形圖導(dǎo)入音頻文件提取音頻特征并可視化構(gòu)建與訓(xùn)練模型音頻評測提取音頻特征并可視化分幀處理方法能夠有效地處理音頻信號中的時變性01音頻信號在不同時間上的頻率成分是變化的02使用分幀方法將時變性分解成若干個靜態(tài)的頻域特征03提取音頻特征并可視化01提取音頻的特征提取傅里葉變換特征02提取梅爾頻率特征提取傅里葉變換特征的函數(shù)

PaddlePaddle中signal模塊的stft函數(shù)能夠提取快速傅里葉特征。參數(shù)名稱參數(shù)說明x接收Tensor，表示輸入音頻信號。無默認值n_fft接收int，表示窗口大小，即每一幀的信號長度。默認為256win_length接收int，表示窗口長度。默認為None（即使用n_fft的值）hop_length接收int，表示相鄰幀之間的跨度，即幀移大小。默認為None（即使用n_fft/4的值）onesided接收bool，表示是否僅返回正頻率部分。默認為True提取傅里葉變換特征結(jié)果提取梅爾頻率特征的函數(shù)使用paddleaudio.features模塊中LogMelSpectrogram函數(shù)提取梅爾頻率特征。參數(shù)名稱參數(shù)說明sr接收PaddleTensor，表示輸入音頻信號的采樣率。無默認值n_fft接收int，表示窗口大小，即每一幀的信號長度。默認為256win_lengt