Adobe Audition是一款专业的音频编辑工具，可以用于录音、音频编辑、音频修复等方面。除此之外，它还可以提取音频的特征，帮助用户更好地了解音频的属性和特性。本文将围绕着Adobe Audition的音频特征提取功能，介绍其相关内容。
1. 什么是节拍？ 节拍（beat）是音乐在时间上的基本单位，它指强拍和弱拍的组合规律。如每隔一个弱拍出现一个强拍时是一种节拍，每隔两个弱拍出现一个强拍时是另一种节拍。当我们在听一首歌时，总会不自觉的摇头晃脑，或跟着节奏抖腿，或击掌打拍子，这些动作的时刻点，对应到音乐的时间里，就是节拍了。 2. 应用方向 音频可视化：如根据音频的节拍变换切换视频场景 游戏方向：如节奏大师、beatmaps 音乐风格化：如QQ音乐的超嗨DJ 3. 节拍检测算法 如开源的librosa采用节拍检测算法librosa.beat
弹拨类乐器 , 如 钢琴 , 古筝 , 等发音时 , 同一时间可能存在多个样本之间的叠加 , 如果叠加的样本过多 , 低频能量过高 , 会导致电流产生 ;
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
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【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
如 : 采样频率为 44100 Hz , 采样位数是 16 位 ( 单个采样 2 字节 ) , 采样的通道数是 双声道立体声 , 则 该音频的比特率 为 :
相对于视频,可观察这个现象.音频在学习过程,就缺乏了想象的空间.但是如果从原理出发,就不会那么难了.
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回顾今年的2月份，可以说是音频编解码器最为热闹的一个月。先是微软宣布推出最新款由AI支持的音频编解码器——Satin。仅一周后，谷歌推出了用于语音压缩的新型超低比特率音频编解码器——Lyra，并且Android版本已开源。在此，也非常感谢来自国内音频领域的知名业内人士对本文发表评论及审校。
上一节主要介绍了关于加窗函数的相关内容。对语音的时域信号进行分析是最直观的分析方式。本文将介绍语音信号处理中四种时域特征，分别是短时能量、短时过零率、短时自相关函数以及短时平均幅度差。
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
一年一度的全球顶级语音大会INTERSPEECH 2020论文评选结果已经揭晓，我们的论文《Phase-aware music super-resolution using generative adversarial networks》（译为基于GAN网络的相位感知的音乐超分辨率）成功被收录其中。这是TME首次参与INTERSPEECH，本文在音乐音质修复领域取得的成果得到了全球专业评委的认可。 欢迎INTERSPEECH的各位参与者关注2020年10月29号周四20:30-21:30，我们于"Sp
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
音频信号是模拟信号，我们需要将其保存为数字信号，才能对语音进行算法操作，WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式，通常被用来保存未压缩的声音数据。
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
本文介绍一下视频压缩编码和音频压缩编码的基本原理。其实有关视频和音频编码的原理的资料非常的多，但是自己一直也没有去归纳和总结一下，在这里简单总结一下，以作备忘。
我是高月洁，来自网易云音乐，是K歌综合评分系统的项目负责人，同时也负责包括音乐业务、直播业务与嗓音分析相关的内容。
著名的美剧Lie to me《千谎百计》相信不少听友都看过，说的是一位很厉害的心理学家能够通过人在说话时，零点零零几秒的瞬间表情，判断出这个是否在说谎。 📷 该剧的灵感来源于畅销书《Telling Lies》 美剧看得挺爽（赞同！），但无论如何，这都有点太夸张了，所以看几集我就放弃了。 现如今，来自美国马里兰大学和达特茅斯学院的研究人员最新研发出一套人工智能系统，把美剧带入了现实。真的可以从面部微表情检测一个人是否在撒谎，而且结果显示，它的判断准确率已经显著超过了人类的判断水平。 📷 这套人工智能系统名为“
文章目录 python_speech_features 滤波器与MFCC 梅尔音阶 步骤 计算梅尔滤波器组 微分系数和加速度系数 python_speech_features 滤波器与MFCC 任何自动语音识别系统的第一步都是提取特征。 梅尔频率倒谱系数（MFCC）是广泛用于自动语音和说话者识别的功能。 将信号分成短帧。 假设音频信号在短时间范围内变化不大（当我们说它不变时，我们指的是统计上的，即统计上是平稳的，显然样本在不断变化。即使是短时间尺度）。这就是为什么我们将信号分成20-
什么是死去？是终点，是诀别，是不可挽留， 是再也握不到的手，感觉不到的温度， 再也说不出口的“对不起”。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
自适应语音合成也可以认为是训练一 个多说话人模型（也就是预训练模型），主要是通过一个256维的讲者嵌入来表征不同说话人，将表征后的讲者嵌入加入到改进后的声学模型中，利用该模型提取训练集内不同说话人的时长、能量、音高等音频信息，进而得到梅尔频谱的音频表征形式，而在最后的声码器部分则选择使用Parallel WaveGAN和MelGAN分别进行实验。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
Soundevice Digital Pluralis是一款高质量的音频处理插件，旨在帮助音乐制作人、工程师和混音师在混音过程中获得更好的控制和声音。它包括五个不同的模块：压缩、限幅、饱和度、EQ和空间处理，每个模块都具有自己独特的功能和特点。
（本文基本逻辑：音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式）
前面我们有学到，音视频数据的处理过程有个预处理过程，也就是在音视频数据采集完成之后的一步，音频的预处理就是用的3A处理，3A即AEC、ANS、AGC。当音频同时存在上下行，AEC必不可少。
A1：但是你传过来的音频，必须是双通道的。是你音频文件生成好的。是一个实时音频流的概念。
最近，来自杜伦大学等三所高校的研究人员训练了个AI模型，让声学攻击变得无比简单，通过分析键盘声音，就能重构用户输入的密码和敏感信息。这要是被恶意泄露给第三方……
能够为负载提供足够大的功率放大倍数的电路称之为功率放大电路，简称功放。音频功率放大器的基本功能是把前级送来的声频信号不失真地加以放大，输出足够的功率去驱动负载（扬声器）发出优美的声音。在音频电路中，往往要求放大电路的输出级能输出足够大的功率去驱动扬声器等负载。音频放大电路在各种音频设备上被广泛使用。因此放大器一般包括前置放大和功率放大两部分，前者以放大信号振幅为目的，因而又称电压放大器；后者的任务是放大信号功率，使其足以推动扬声器系统。功率放大电路是一种能量转换电路，要求在失真许可的范围内，高效地为负载提供尽可能大的功率，功放管的工作电流、电压的变化范围很大，那么三极管常常是工作在大信号状态下或接近极限运用状态，有甲类、乙类、甲乙类等各种工作方式。为了提高效率，将放大电路做成推挽式电路，功放管的工作状态设置为甲乙类，以减小交越失真。常见的音频功放电路在连接形式上主要有双电源互补推挽功率放大器OCL（无输出电容）、单电源互补推挽功率放大器OTL（无输出变压器）、平衡（桥式）无变压器功率放大器BTL等。虽然各种设备所使用的放大电路、设备的性能指标、价格相差很远，但最基本的原理还是对音频信号的还原与放大。
在音频领域中，我们可以使用深度学习提取和分析这些音频的频率和时域特征以了解波形的属性。在时域内提取特征时，通常将研究每个样本的幅度。我们如何操纵幅度为我们提供了有关信号的某些细节。
「语音识别」已经跟随着手机语音助手和智能音箱的普及变成了普通人日常生活的一部分，然而尽管包括谷歌、微软在内的诸多公司纷纷宣称其模型可以在标准数据集上「词错率降低到 6% 以下」、「水平超过普通人」乃至「水平超过专业速记员」，但是真实的场景里有很多标准数据集上不会出现的情况：远场问题、鸡尾酒会问题、中英文夹杂问题等等，这些情况的存在导致现实生活中，语音识别模型的效果还远远达不到人类的期望，亟待解决的问题还有很多。
文章的标题已经表明了，我想提一个简单的问题，播放视频的时候我觉得视频的声音太大或者太小了，我想调整一下声音，怎么办？
前言 总结的一些音视频相关的知识，文末总结有传送门。 概念 协议层（Protocol Layer）：该层处理的数据为符合特定流媒体协议规范的数据，例如http，rtmp，file等； 封装层（Format Layer）：该层处理的数据为符合特定封装格式规范的数据，例如mkv，mp4，flv，mpegts，avi等； 编码层（Codec Layer）：该层处理的数据为符合特定编码标准规范的数据，例如h264，h265，mpeg2，mpeg4等； 像素层（Pixel Layer）：该层处理的数据为符合特定
首先我们应该先确定一下我们到底需要解析歌曲的哪些信息？歌名？作者？呵呵，都不是，我们要解析的应该是歌曲的“信号”属性（譬如歌曲的BPM）。然而歌曲的这些属性非常繁杂，有些解析起来比较简单，有些提取起来则比较困难，出于简单考虑，我们这次的目标就定于歌曲的Onset属性上，一方面是因为Onset是歌曲的重要特征之一，通过它我们可以了解不少歌曲信息；另一方面则是由于提取Onset的方法也相对容易，算法过程不会显的艰辛苦涩。（当然的，歌曲或者说音频信号的另一些特性属性就不那么“可爱”了，譬如MFCC，解析过程就相对繁琐艰涩，对此有兴趣的朋友可以仔细看看：））
导读 | 腾讯会议在去年年底推出，集结腾讯在AI、云计算、安全等方面的能力，全方位满足不同场景下的会议需求，在短短两个月内就突破千万日活大关。面对多样且复杂的场景，比如开会环境嘈杂、同一地点多设备接入、房间声学参数不理想等，腾讯会议如何通过对音频信号的处理持续保障高品质通话，提升沟通效率？本文是腾讯多媒体实验室音频技术专家李岳鹏在「腾讯技术开放日·云视频会议专场」的分享整理。 点击视频，查看直播回放 一、TRAE技术降噪增益揭秘 先简单讲一下VOIP中语音数据实时传输路径图，我们可以看到远端的数据通过
2022年江苏卫视跨年晚会上，一身优雅深蓝色旗袍的邓丽君与周深一起演绎了《小城故事》，《漫步人生路》，《大鱼》3首歌，让不少观众直呼感动。
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。
5.声码器 1. world 1. github地址：https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder 2.world主要提取提取pitch音高（基频，F0）、谐波谱包络线、非周期谱包络线
LiveVideoStack：Denny你好，先简单介绍下自己的经历，从学生时代到进入职场，过去这段时间的一些关键的经历，以及现在主要做哪些方面的研究？
1、2022年全球蓝牙市场分析报告，对于搞蓝牙产品的用户，此文档非常有价值，是蓝牙官方组织整理的 2022 Market Update Bluetooth Technology Website.pdf (56.39MB) 内容较多，下面是部分展示：
原文链接 / https://www.edn.com/an-update-on-music-codecs/
现实中的声音是一段连续的信号， 现在大部分的声音是以离散的数字信号保存下来，例如CD、MP3音频格式。 在保存这些信息时，考虑到对声音质量和存储的效率， 需要对声音的几个重要的基本属性进行研究。
包括VESPER在内的诸多MEMS和IC厂商推出了数字智能麦克风产品。如Vesper的VM3011，其内部封装了ASIC芯片和压电(piezoelectric）MEMS传感器。ZPL(Adaptive ZeroPower Listening)技术可以自动的拾取，分析和学习环境的实时音频信号特征(acoustic characteristics)，从而允许系统可以忽略掉背景噪音(background noise)，仅对唤醒词和其他声音事件作出反应。
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
2018-12-05 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。
音视频的发展正在向各个行业不断扩展，从教育的远程授课，交通的人脸识别，医疗的远程就医等等，音视频方向已经占据一个相当重要的位置，而音视频真正入门的文章又少之甚少，一个刚毕业小白可能很难切入理解,因为音视频中涉及大量理论知识,而代码的书写需要结合这些理论,所以搞懂音视频,编解码等理论知识至关重要.本人也是从实习开始接触音视频项目,看过很多人的文章，在这里总结一个通俗易懂的文章，让更多准备学习音视频的同学更快入门。
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