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。
Android中内置的MediaCodeC提供了很多音视频编解码器,但由于MP3是有版权的,所以原生MediaCodeC只提供了MP3的解码能力,对于MP3的编码就需要借助外部库了。LAME库由开源社区开发,当前是公认有损质量MP3中压缩效果最好的编码器。本文的主要工作为将LAME源码编译为so库,并在Android中使用。
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:
今天我们学习音频的采集、编码、生成文件、转码等操作,我们生成三种格式的文件格式,pcm、wav、aac 三种格式,并且我们用 AudioStack 来播放音频,最后我们播放这个音频。
本篇开始讲解音频编辑的具体操作,从相对简单的音频裁剪开始。要进行音频裁剪,我的方案是开启一个Service服务用于音频裁剪的耗时操作,主界面发送裁剪命令,同时注册EventBus接受裁剪的消息(当然也可以使用广播接受的方式)。因此,在本篇主要会讲解以下内容:
今日凌晨,Facebook AI研究中心宣布开源语音识别工具包wav2letter!这是一款简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统,wav2letter 实现的是论文 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 中提出的架构。 16年11月,Facebook的三位研究者Ronan Collobert, Chri
最近,Meta团队提出一种通过非侵入式脑磁(电)图(magneto- or electro- encephalography, M/EEG)解码语言的方法。具体地,首先使用深度学习方法对语音输入和对应的脑电(磁)图信号进行解码,得到深层次的特征表示;然后,应用对比学习策略匹配两种模态的潜在特征表示;最终,在四个公共数据集上评估了该模型,该模型可以从3s的MEG信号中识别相应的语音段进行识别,TOP-10的准确率高达72.5%(TOP-1的正确率为44%),在EEG信号的TOP-10准确率为19.1% (允许测试集中存在训练集中不存在的短语)。
在android中播放声音可以用MediaPlayer和AudioTrack两种方案的,但是两种方案是有很大区别的,MediaPlayer可以播放多种格式的声音文件,例如MP3,AAC,WAV,OGG,MIDI等。而AudioTrack只能播放PCM数据流。
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证,但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近,Facebook的AI研究中心(FAIR)发表的一个研究论文,提出了一种新的单纯基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的语音识别技术,而且提供了开源的实现wav2letter++,一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
FFmpeg 开发(02):FFmpeg + ANativeWindow 实现视频解码播放
---- 新智元报道 编辑:David 武穆 【新智元导读】Meta表示,以后AI就能读懂你在想啥了。 每年,全世界有超过 6900 万人饱受创伤性脑损伤的折磨,他们中的许多人无法通过语音、打字或手势进行交流。 如果研究人员开发出一种技术,可以通过非侵入性的方式直接从大脑活动解码语言,这些人的生活将会大大改善。 现在,Meta搞了个新研究,就是要解决这个事儿。 刚刚,Meta AI官方博客发文,介绍了可利用AI从大脑活动中直接解码语音的新技术。 从一段时间为3秒的大脑活动中,这个AI可以从人们日
AI 科技评论按:近日,Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别,训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。
选自GitHub 作者:Ronan Collobert等 机器之心编译 参与:李亚洲、刘晓坤 近日,Facebook AI 研究院开源了端到端语音识别系统 wav2letter,本文是该架构的论文实现,读者可据此做语音转录。 GitHub 地址:https://github.com/facebookresearch/wav2letter wav2letter wav2letter 是 Facebook AI 研究院今天开源的简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统。该实现的原作者包括 Ronan Col
本文将利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的音频流进行解码,然后使用 libswresample 将解码后的 PCM 音频数据转换为目标格式的数据,最后利用 OpenSLES 进行播放。
有一个人类的本能行为,或许我们很难察觉:当因为隔得太远或者环境噪音太大而听不清对方说话的时候,你会下意识地观察对方的唇部动作,来判断这个人到底在讲什么。
本项目将分三个阶段分支,分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支,当前为进阶级,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!
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。
编码结束后,调用函数speex_bits_destroy(&bits),speex_encoder_destroy(enc_state)来销毁SpeexBits和编码器。
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在程序软件里,有些情况下会用到声音提示,一般会使用文字转成语音,然后使用软件播放出来,QT框架里QSound类提供了一种播放.wav声音文件的方法,播放WAV格式文件非常方便,WAV格式没有压缩,播放MP3之类的还要解压,额外需要解码库,如何程序只是要一些提示音,就可以使用WAV格式文件,使用QSound的play静态函数进行异步播放。
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:
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。
FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的。
默认的编译会生成4个可执行文件和8个静态库。可执行文件包括用于转码、推流、Dump媒体文件的ffmpeg、用于播放媒体文件的ffplay、
👆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
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。
本文档将介绍Allwinner Tina Linux 系统各个芯片平台支持的多媒体格式,旨在帮助软件开发工程师、技术支持工程师查找各芯片平台支持哪些多媒体格式。
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Kaldi 是一个开源的语音识别系统,由 Daniel Povey 主导开发,在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言,且核心算法是用 C++ 编写的,对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
本库是用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder。 安装需求: cuda 8.0 python 3.6 virtualenv 推荐使用内存大于 10GB 的 GPU。 安装: $
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
图 1:Imitator 是一种用于个性化语音驱动 3D 人脸动画的新方法。给定音频序列和个性化风格嵌入作为输入,我们生成特定人物的运动序列,并为双唇辅音('m','b','p')提供准确的唇闭合。主体的风格嵌入可以从一个简短参考视频(5 秒)中计算得到。
近一段时间在图像算法以及音频算法之间来回游走。 经常有一些需求,需要将音频进行采样转码处理。 现有的知名开源库,诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心。 而音频重采样其实也就是插值算法。 与图像方面的插值算法没有太大的区别。 基于双线性插值的思路。 博主简单实现一个简洁的重采样算法, 用在对采样音质要求不高的情况下,也是够用了。 编解码库采用dr_wav https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 近期有点强迫症,纯c
随着自然语言处理技术的飞速发展,语音识别作为一种重要的交互方式日益普及。本文将以使用Python与TensorFlow框架构建端到端语音识别系统为核心,深入探讨关键技术、实现步骤以及代码示例,帮助读者理解并实践语音识别系统的开发。
零、前言 今天比较简单,先理一下录制和播放的四位大将 再说一下SoundPool的使用和pcm转wav 讲一下C++文件如何在Android中使用,也就是传说中的JNI 最后讲一下变速播放和变调播放 ---- 一、AudioRecord和MediaRecorder,AudioTrack和MediaPlayer 0.到现在接触了四个类: 第一天:AudioRecord(录音)、AudioTrack(音频播放) 第二天:MediaPlayer(媒体播放器--音频部分) 第三天:MediaR
本项目将分三个阶段分支,分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支,当前为最终级,持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别(PaddlePaddle Automatic Speech Recognition),是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架,PPASR致力于简单,实用的语音识别项目。可部署在服务器,Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
简介: 随着音视频领域的火热,在很多领域(教育,游戏,娱乐,体育,跑步,餐饮,音乐等)尝试做音视频直播/点播功能,那么作为开发一个小白,如何快速学习音视频基础知识,了解音视频编解码的传输协议,编解码方式,以及如何技术选型,如何解决遇到的坑,本文抛砖引玉,欢迎大咖交流。
作者一直迷恋 Drift 屏幕保护程序,自从它出现在macOS Catalina。作者使用 Rust 和 wasm 重新在浏览器中创建了该效果.
您的计算机上有媒体文件吗?您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
今天考虑一个mcu混合的实现,也就是接收多路过来的rtp流,然后转发出去一路的rtmp流,使用ffmpeg测试做的记录,刚开始一直通过ffmpeg推送的文件流不能满足要求,还是对参数配置不熟悉;
最近正在整理VideoEditor中相机处理相关的功能,接下来会讲到视频录制、声音采集相关的模块,需要用到音视频编码,在此之前,需要先将VideoEditor中涉及到的三方库拎出来讲一讲,如果不把VideoEditor所使用的的三方库先讲一下,后面的一系列文章大家可能会云里雾里的。先说明一下,我的文章不会罗列代码,我觉得没有用,因为对于想看你文章的人来说,最想知道的是思想,你在解决这个问题的时候是怎么想的?有什么心得体会?有什么难点?你能给别人传递不一样的思想就能证明这篇文章的价值。以后的文章都会遵循这样的原则。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库,设计目标包括:ASR/TTS/CHAT
嵌入式产品开发中经常遇到音频的输入输出问题,如何为其添加“喇叭”、“麦克风”设备呢?本文将简单介绍ARM+Linux产品中的音频解决方案。
近期偶然间看到一个开源项目minimp3 Minimalistic MP3 decoder single header library 项目地址: https://github.com/lieff/minimp3 单文件头的最小mp3解码器。 一直很想抽时间好好看上一看。 最好的学习方式就是写个实用性的工程项目。 例如实现mp3转wav格式。 嗯,这篇博文就是这么来的。 阅读了下minimp3的源码,有一两处小bug, 这个解码算法可以进一步提速优化的地方还有不少。 后面有时间,再好好庖丁解牛。 基于这个库
那同样都使用VQGAN-CLIP,到底是用文字生成还是用这种音频表示的生成效果更好呢?
mp123 移植总结 1../configure 选项 配置环境,产生makefile。这里是在pc默认为gcc和oss架构驱动,如果是其他平台或其他架构驱动,要修改makefile或./configure 在选项中传入 2.sudo make 在src目录下产生一个mpg123镜像就是一个可以执行的镜像。 3.sudo make install 可以将mp123生成的动态库安装到相应的目录下。默认在/usr/local/lib.可以在./configure是通过--prefix来修改路径 4.跑mp123demo ./mpg123 1.mp3 2.mp3 3.mp3 ./mpg123 http//192.168.1.108/myserver/love.mp3 注意mpg123 除了支持多列表本地播放,还支持网络播放,还支持wav等格式输出。 使用方法; -v 打印播放时间 -q 不打印标题,默认是打印的 -t 测试程序,没有输出 -s 解码后的pcm输出到屏幕(默认是送到声卡驱动播放) -w 将播放的pcm打包成wav输出,而不是播放 -k n skip多少帧播放,用于seek用 -n n 只解码多少帧 -c 测试过,没看出来什么效果 -y 显示同步错误 -b 改变输出buf的大小(不常用) -f 10000 改变声音系数,可以用来调节声音大小 -os,-ol,-oh output to built-in speaker,line-out connector,headphones -d k 每隔k帧播放一次,用于跳帧,实际当中可以用来快进快退 -C 产生热键校园: s 应用pause ,pp用于换房播放 q用于退出 详细使用说明: usage: lt-mpg123 [option(s)] [file(s) | URL(s) | -] supported options [defaults in brackets]: -v increase verbosity level -q quiet (don't print title) -t testmode (no output) -s write to stdout -w <filename> write Output as WAV file -k n skip first n frames [0] -n n decode only n frames [all] -c check range violations -y DISABLE resync on errors -b n output buffer: n Kbytes [0] -f n change scalefactor [32768] -r n set/force samplerate [auto] -os,-ol,-oh output to built-in speaker,line-out connector,headphones -a d set audio device -2 downsample 1:2 (22 kHz) -4 downsample 1:4 (11 kHz) -d n play every n'th frame only -h n play every frame n times -0 decode channel 0 (left) only -1 decode channel 1 (right) only -m mix both channels (mono) -p p use HTTP proxy p [$HTTP_PROXY] -@ f read filenames/URLs from f -T get realtime priority -z shuffle play (with wildcards) -Z random play
很多商务人士在开会的过程中,会做录音。 录音可以用于及时地复习和回顾,避免忘记会议中的内容。 本文作者会展示一个完整的使用ffmpeg压缩和拼接音频的例子。 在例子中,3段会议的录音,如下图所示:
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。
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。
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