1. 怎么做声音间切换时的淡入淡出效果? (1)对于背景音乐: 把所有背景音乐归为一个分类(catigory), 如Music, 属性设这样: (2)对于音效: 建立一个RPC, 在把
WAV是一种波形音频文件格式(Waveform Audio File Format)。虽然是一种古老的格式（九十年代初开发），但今天仍然可以看到这种文件。 WAV具有简单、可移植、高保真等特点。
深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。
在做一些耗时较长的工作或调试程序时，有没有想过让程序运行完发出提示？今天这篇文章就可以实现这个需求，来聊聊如何让 Stata 发出提示音。声明一下，我是在 Windows 10 (64-bit) + Stata/MP 16.0 + Python 3.7 环境下运行的代码，在不同系统和版本的程序下运行可能不太顺畅，如果你用自己的环境玩得不太顺畅，就放弃吧，当成 tip 了解下就好。如果实在有兴趣，可以自行搜索或者和我交流。
选自SVDS 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与：李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Data Science 公司的研究人员为我们展示了循环神经网络（RNN）探索时间序列和开发语音识别模型的能力。目前有很多人工智能应用都依赖于循环深度神经网络，在谷歌（语音搜索）、百度（DeepSpeech）和亚马逊的产品中都能看到RNN的身影。 然而，当我们开始着手构建自己的 RNN 模型时，我们发现在使用神经网络处理语音识别这样的任务上，几乎没有简单直
WAV是最常见的声音文件格式之一，是微软公司专门为Windows开发的一种标准数字音频文件，该文件能记录各种单声道或立体声的声音信息，并能保证声音不失真。 [图片上传中...(image.png-fc53c5-1587727221744-0)]
我今天收拾东西找到了几个IIS的传感器，看了下都是音频的器件。以前使用是ESP32 自带的IIS，因为时间的原因没有研究很多，这篇文章做下简单的总结。
由于 WAV 文件通常包含未压缩的数据，因此它们的体积可能很大。这可能会使它们的处理速度非常慢，甚至阻止您一次将整个文件放入内存中。
漫谈语音合成之Char2Wav模型 语音合成是指将文本转化成音频的过程，整个过程的难点可以用两个词语来形容：清晰度(Intelligibility)和自然度(Naturalness)，清晰度是指合成的音频是否是干净的，是否可以被人听懂；而自然度是指合成的音频是否融合了情感上的色彩。传统的语音合成通常有两种做法，一种是合成式，另外一种是参数式，下面我们分别看它们各自的特点。 合成式(Concatenative TTS)，这种方法需要大量的剪辑音频组成的数据库，然后根据文本内容从数据库中挑选相应的音频片段，把它
数字音源，也就是数字音频格式，最早指的是CD，CD经过压缩之后，又衍生出多种适于在随身听上播放的格式，这些压缩过的格式，我们可以分为两大类：有损压缩的和无损压缩的。这里所说的压缩，是指把PCM编码的或者是WAV格式的音频流经过特殊的压缩处理，转换成其他格式，从而达到减小文件体积的效果。有损／无损，是指经过压缩过后，新文件所保留的声音信号相对于原来的PCM/WAV格式的信号是否有所削减。
在本文中，我们提供了一个用于训练语音识别的RNN的简短教程，其中包含了GitHub项目链接。 作者：Matthew Rubashkin、Matt Mollison 硅谷数据科学公司 在SVDS的深度
大家好，本文是 iOS/Android 音视频开发专题 的第七篇，该专题中 AVPlayer 项目代码将在 Github 进行托管，你可在微信公众号（GeekDev）后台回复 资料 获取项目地址。
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器，也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换，并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统（说白了就是这三种操作系统都能用）。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的，按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果：
在wav 模块中 ，主要介绍一种方法：getparams()，该方法返回的结果如下:
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
自然界中的声音非常复杂，波形极其复杂，通常我们采用的是脉冲代码调制编码，即PCM编码。PCM通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。
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。
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
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。
在iOS本地资源文件编译后放置与应用程序包(Bundle)文件中即<应用名>.app文件。
简单介绍 HTML5 对视频和音频特性规范文档的制定是被讨论最多的。除浏览器自带支持的明显好处外，评论点集中在浏览器提供商对音频/视频格式 的不同选择。如果你准备使用HTML5的
本篇开始讲解在Android平台上进行的音频编辑开发，首先需要对音频相关概念有基础的认识。所以本篇要讲解以下内容：
在之前的教程中，我们利用TensorFlow的Object Detector API训练了浣熊检测器，在这篇文章中，我将向你展示如何使用TensorFlow构建一个真正的通过声音来追踪蝙蝠位置的探测器
本文目的：使用 AudioRecord 和 AudioTrack 完成音频PCM数据的采集和播放，并读写音频wav文件
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。
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
想知道MP3的频率、比特率、码率与音质的关系，是不是频率越高，码率越高，音质就越好。好像MP3大多数的频率都是44100HZ的。码率有128，192等等。
（前段时间在做嵌入式的课程设计，特将学习心得整理如下） 一、开发工具及环境介绍 1、ARM处理器 ARM处理器是一个32位元精简指令集(RISC)处理器架构,其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。 ARM处理器特点： 体积小、低功耗、低成本、高性能； 支持Thumb（16位）/ARM（32位）双指令集，能很好的兼容8位/16位器件； 大量使用寄存器，指令执行速度更快； 大多数数据操作都在寄存器中完成； 寻址方式灵活简单，执行效率高； 指令长度固定。 2、交叉编译环境 2.1、交叉编译 交叉编译（cross-co
PCM（Pulse Code Modulation—-脉码调制录音)。所谓PCM录音就是将声音等模拟信号变成符号化的脉冲列，再予以记录。PCM信号是由[1]、[0]等符号构成的数字信号，而未经过任何编码和压缩处理。与模拟信号比，它不易受传送系统的杂波及失真的影响。动态范围宽，可得到音质相当好的影响效果。
因为工作中用到了wav格式的音频，所以就搜集了一些关于wav音频的处理。 主要包括：音频信息，读取内容，获取时长，切割音频，pcm与wav互转
选自Medium 作者：Leon Fedden 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章基于 GitHub 中探索音频数据集的项目。本文列举并对比了一些有趣的算法，例如 Wavenet、UMAP、t-SNE、MFCCs 以及 PCA。此外，本文还展示了如何在 Python 中使用 Librosa 和 Tensorflow 来实现它们，并用 HTML、Javascript 和 CCS 展示可视化结果。 Jupyter Notebook：https://gist.github.com/f
从微信下载下来的语音是 mp3 格式的，想调用百度语音 api，发现不支持 mp3，支持 wav。 准备： 需要安装 pydub 库，直接pip install pydub就好了。 还需要安装 ffmpeg.exe 文件，然后再配置一下就好了，请看： ffmpeg.exe 的安装及配置，与常见问题 原理： 读取 mp3 音频的波形数据，然后再写入 wav 文件。
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
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。
大数据文摘作品 编译：happen，吴双 高宁，笪洁琼，魏子敏 本文将一步步向你展示，如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道，真正的语音与音频识别系统要复杂的多，但就像图像识别领域的MNIST，它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后，你将拥有一个模型，能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语，或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
如果在计算机加上相应的音频卡—就是我们经常说的声卡，我们可以把所有的声音录制下来，声音的声学特性如音的高低等都可以用计算机硬盘文件的方式储存下来。反过来，我们也可以把储存下来的音频文件用一定的音频程序播放，还原以前录下的声音。
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
上一篇FFmpeg 内容介绍 音视频解码和播放 介绍了FFmpeg进行解码的常见函数和，解码的过程。相关的函数介绍忘记了，可以参考上一篇。
声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
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。
可能因为说错一句话就得重来，又或者因为思考而暂停时间太久又得重来，以至于弄了两个小时才做好五分钟的视频
好久没有推荐有趣的算法了，今天 Jack 再带大家逛逛「AI 乐园」，看看最近新出了哪些新奇好玩的 AI 算法。
由于底层识别使用的是pcm，因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式，会在服务器端转码成pcm，调用接口的耗时会增加。
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
小朋友英语学习的培训教材中附送了一张音频CD，作者在鼓捣这张CD的时候，忽然一个问题冒了出来：为什么CD采用了44.1KHz的采样率？为什么不是48KHz？毕竟48这个数字看起来整齐的多。为此作者做了一番搜索和研究，分享给感兴趣的朋友。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级、进阶级和应用级分支，当前为入门级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
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。
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