os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。
在语音处理中,音频文件读写是基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理的多样化,有可能导致后续处理的偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇的一些方法,并参考了其他文章,确保读写操作的准确性和一致性。
笔者最近在挑选开源的语音识别模型,首要测试的是百度的paddlepaddle; 测试之前,肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点,于是有此篇先导文章。
由于本人研究的音频方面,一开始读取音频文件的时候就遇到了一些问题,比如,这个函数返回的是numpy,另外一个函数返回tensor,巴拉巴拉等等问题,所以在这里做一个简单的整理。
abserr:float:估测的绝对误差(An estimate of absolute error in the result)
《礼记·乐记》中说:“凡音之起,由人心生也。人心之动,物使之然也。感于物而动,故形于声。声相应,故生变。”
前言 前面我们学习了numpy库的很多知识,今天来学习下数组的广播。 Numpy数组的广播 当操作对象的形状不一样时,numpy会尽力进行处理。 假设一个数组要跟一个标量相乘,这时标量需要根据数组的形状进行扩展,然后才可以执行乘法运算。这个扩展的过程叫做广播(broadcasting)。 广播的步骤如下: ① 读取WAV文件 (本地没有找到好的直接下载WAV文件的网站,欢迎推荐)这里我们使用标准Python代码来下载《王牌大贱谍》中的歌曲Smashing,baby。Scipy中有一个wavfile子程序包
# 来源:NumPy Cookbook 2e Ch5 将图像加载进内存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个 512x512 的图像 # 在里面画 30 个正方形 N = 512 NSQUARES = 30 # 初始化 img = np.zeros((N, N), np.uint8) # 正方形的中心是 0 ~ N 的随机数 centers = np.random.random_integers(0, N, s
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
来源:DeepHub IMBA本文约6100字,建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式: 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
原文链接:http://www.chenjianqu.com/show-44.html
和图像处理一样,我们在进行音频任务的模型训练时,也需要对音频进行一些随机处理,作为训练数据的增广。本文主要介绍音频低音消除,音频增加噪声,音频变速。
所得结果: [[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00] [ 0.00000000e+00 -6.10351562e-05] [ 0.00000000e+00 0.00000000e+00] … [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05] [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05] [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05]] 48000
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
用sounddevice包播放音乐直接调用play函数来播放声音,需要传入需要播放声音的波形,和采样率。
对于声音类的文件分析起来除了听最好是先可以把声音转换成图形,这样对于声音文件之间的不同有一个视觉上的认知,对于后续分析可以是一个很有用的补充。
调整图像尺寸 # 这个代码用于调整图像尺寸 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch2.3 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 将 Lena 图像加载到数组中 lena = scipy.misc.lena() # 图像宽高 LENA_X = 512 LENA_Y = 512 # 检查图像的宽高 np.testing.assert_equal((LENA_Y, LENA_X)
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支,随着AI技术的发展,AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术,可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时,潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现,利用漏洞可以解密窃听VoIP电话,并利用少量目标人物的语音素材,基于深度伪造AI变声技术,生成目标人物语音进行注入,拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说,这种新型
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于PaddlePaddle实现声音分类》
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
本章我们来介绍如何使用PaddlePaddle训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
Python语言已经无所不能了,今天就来分享一下,如何使用Python来录制和播放音频文件。
大家知道,我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次,我们遇到了Bark。
Bark 是由Suno创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark 可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型还可以产生非语言交流,如大笑、叹息和哭泣。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支,它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言,提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。本文将介绍几个常用的 Python 音频处理库,并提供相应的使用示例,以帮助读者快速入门。
经过上文音频知识一的数模转换介绍,我们了解,模拟信号转换为数字信号就称为数模转换,需要进行的步骤:采样,量化,编码。其中编码部分音频裸就是pcm数据,而编码时如果通过不同的算法,就被保存为不同的格式,比如wav,mp3等等。
换句话说就是,白噪的每一帧都是随机的值,如果要给一段音频加上白噪的话,给每一帧叠加一个随机大小的值就ok啦
傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中。因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法,接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指,第一:数据量比较小,主要是考虑到数据量大,花费的时间太长。作为演示,我只选取了六个单词作为分类目标,大约 350M 的音频。实际上,整个数据集包含 30 个单词的分类目标,大约 2GB 的音频。第二 :使用的神经网络比较简单,主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话,可以使用更加复杂的神经网络,这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三:为了计算机能够更快地处理数据,我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络,而是借助于提取 mfcc 系数的方法,只保留音频的关键信息,减小了运算量,却没有牺牲太大的准确性。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
近两年,抖音、快手将短视频推到风口浪尖上,要生产出高质量的视频,离不开视频剪辑这一环节;在全民剪片浪潮中,大众使用最多的剪辑软件如:Pr、FCPX、剪印、Vue 等。
官方文档:https://www.scipy.org/ \qquad https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html
在这篇文章中,我将针对音频分类的问题。我将根据音频波形训练VGG-19的音频分类器。下边是整个项目的步骤和代码:
身处数据爆炸增长的时代,各种各样的数据都飞速增长,视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频,而这仅仅需要安装一个体量很小的python包,然后执行三行程序! 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包,一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有,功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
QT通过QAudioInput类读取声卡PCM数据,在封装WAV头,转为WAV格式的文件保存到本地。
so-vits-svc是基于VITS的开源项目,VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
嗯,好久没写文章了。因为最近没有熬夜了,天天背电脑也很辛苦。 工作嘛,手工为主,没有啥技术成长,也没啥好写的。 疫情期间,总听到有人叹气,总听到抖音里面“我太难了”。
语音项目中我们通常会使用stft对特征进行提取,很多python库也提供了接口。本文主要介绍使用librosa,torch,以及卷积方式进行stft和istft的运算。
在这次的xctf分站赛-WMCTF2020中,Timeline Sec队内大部分师傅终于有空来玩,最终取得了第16名的成绩。在这个过程中我们不得不去反思队伍建设几个月以来产生的一些问题,所以决定再次开启全面招人的决定。希望有更多积极且愿意付出精力学习的师傅加入我们的队伍,向着更高的目标冲击。具体招新事项附在文末:
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss,ArcFace loss:Additive Angular Margin Loss(加性角度间隔损失函数),对特征向量和权重归一化,对θ加上角度间隔m,角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
项目需要生成不同频点的正玄波信号,没找到现成的软件,只能自己写一个了。顺便温习一下python。
上一篇介绍了MFCCs提取的原理和流程,本文介绍使用python实现MFCCs。 回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换,得到mel频谱倒谱 下面直接上每一步的代码,主要过程在代码中均有详细注释: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021-05-10 15:41 # @Author : import numpy as np import scipy from scip
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