前段时间，我买了一个铁三角的收音麦克，但每次录音都嗡嗡嗡，让我一度怀疑设备是否有问题，直到我玩懂了VoiceMeeter，才意识到我的声音被采集了两次，并叠加成了输出，所以产生了嗡嗡嗡的效果。如果你的收音麦克也有嗡嗡嗡的收音效果，可以按照本文的方法，重新调试一下设备，没准儿你的声音录出来很动听呢~
首先明确一下，server系统跟pc系统不同，server系统默认不支持远程录制音频（看到最后会发现需要特殊配置）
在上一篇博客 【FFmpeg】音视频录制 ② ( 使用 Screen Capturer Recorder 软件生成 ffmpeg 可录制的音视频设备 ) 中 , 安装了 Screen Capturer Recorder 软件 , 在 Windows 系统中生成了
不久前，微软正式宣布：将为 Win10 WSL Linux 子系统带来重大更新，发布了一项名为 WSLg 的新功能。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
微软在前几天发表了微博正式宣布：将为Win10 WSL Linux子系统带来重大更新，发布了一项名为WSLg的新功能。
就在在前几天微软发表了微博正式宣布：将为 Win10 WSL Linux 子系统带来重大更新，发布了一项名为 WSLg 的新功能。
其他ms-settings命令了解一下：https://cloud.tencent.com/developer/article/2329408
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
地址：https://devblogs.microsoft.com/commandline/the-initial-preview-of-gui-app-support-is-now-available-for-the-windows-subsystem-for-linux-2/
在Unity中可以通过调用API检测可以从devices属性中获得已连接麦克风的列表 从而 判断有没有麦克风权限
我们需要用到loopback这个工具，可以免费试用一段时间，你可以去其他地方获取嗯，不可描述
远程的时候，选择在本地播放、在本地录制，远程会话建立后，win10/win11正常，打开设备管理器能看到麦克风和喇叭，录制声音正常，但是server系统不行，安装了虚拟声卡软件也看不到麦克风（vnc下能看到），由于看不到麦克风，rdp远程无非录制，安装虚拟声卡后，在vnc下能转录音频文件，但这不是我要的，我要的就是用server系统远程录制声音，得用到本地的麦克风
Mac自带的录屏软件QuickTime不能录系统声音。为此，使用soundflower插件来解决。其原理是添加虚拟声卡，使系统声音输出到该声卡，再将其作为QuickTime录屏的输入。
Salamandra是一款功能强大的麦克风窃听检测工具，该工具可以帮助广大研究人员在封闭环境中检测和定位间谍麦克风工具。该工具可以根据麦克风发出的信号强度、噪声量和重叠频率来寻找隐蔽的麦克风设备。除此之外，它还可以根据生成的噪声来估算出用户离麦克风的距离。
本文介绍麦克风典型应用电路和注意事项。应用电路设计的好坏，会直接影响麦克风的输出性能，从而影响用户的使用体验。
本文来自小鱼在家首席音频科学家邓滨在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。邓滨认为，传统的信号处理与前沿的深度学习技术结合，才能实现准
AI 研习社按：人工智能当前正处于爆发阶段，语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地，在人机进行语音交互的过程中，机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是指利用人工智能技术生成内容的能力。火爆的虚拟数字人，就是AIGC的典型代表，它可以通过学习大量数据和知识，生成与人类创作相似甚至超越人类水平的文本、图像、音频、视频等内容。AIGC是人工智能领域发展的新里程碑，能够加速内容生产，提高创作效率，降低创作成本，为人类提供更加便捷、高效、准确的内容生成服务。
韦德马克，2023 年 3 月 14 日 — 今日，森海塞尔正式推出Profile USB麦克风，这款心形电容麦克风使用简单、造型时尚，适合直播和播客等应用场景。通过将专业音质、丰富功能及易用性相结合，森海塞尔Profile USB麦克风令直播主播、播客主播和游戏玩家能够完全专注于内容创作。这款侧向拾音麦克风提供桌面基础套装（建议零售价：人民币 1199 元）和配备三点自锁式悬臂架的 Profile 主播套装（建议零售价：人民币 1849 元）。这两款产品选项均于今日正式上架开售。
本文中介绍了Lamphone，是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击，在 COVID-19 疫情期间，这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动，它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动（毫度振动），可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音，并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应，并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较，结果表明，与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone，以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上，该桌子上装有带灯泡的台灯时，可以恢复虚拟会议声级的语音，并且具有相当的清晰度。
我站在墙前，想看到拐角处我视线范围之外的事物，除了伸长脖子或者走过去，还有别的方法吗？
这类设备中都集成了麦克风和喇叭等电声器件，其中麦克风用于识别用户的声音，喇叭用于播放设备对用户指令的反应。麦克风的性能是影响语音唤醒率高低的重要因数，而喇叭的性能会影响打断唤醒率和用户的主观体验。接下来将分两篇文章对麦克风和喇叭的一些主要性能参数进行解析，给大家在产品设计时选择声学器件提供一些帮助。
现在的模拟器总体上，基于两种工作模式运行，一种是基于虚拟化Hyper-V的，这个需要计算机硬件打开虚拟化，另一种是不依赖这个的，他们叫模拟引擎。
NVH(Noise、Vibration、Harshness噪声、振动与声振粗糙度）是衡量汽车制造质量的重要参数，可分为发动机NVH、车身NVH和底盘NVH三大部分。NVH直接决定着驾乘汽车的舒适度，有统计资料显示，整车约有1/3的故障问题是和车辆的NVH问题有关系，而各大公司有近20%的研发费用消耗在解决车辆的NVH问题上。
随着智能化产品的普及，音视频硬件在电子设计中所占的比例越来越高。常见如电视机、导航仪、商超机器人等。音视频硬件中，声学器件是必不可少的基础元件，声学器件主要包括麦克风和喇叭，麦克风拾取声音，喇叭播放声音。麦克风和喇叭的性能优劣，会直接影响到智能语音设备的人机交互体验，本文将对麦克风和喇叭的基础知识做一个简单介绍。
根据现有的研究成果来看，声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法：基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差(Time Difference of Arrival，TDOA)估计的定位方法，以及基于机器学习的方法。其中基于时延估计的定位方法计算量小，实时性好，实用性强等特点，我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。基于TDOA的方法一般分为两步，首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计)，然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。
Storm-Breaker-Ngrok的工具社会工程学（访问网络摄像头，麦克风，OS密码捕获器和位置查找器）
Huge Robot推VR自由运动机制解决方案 日前，Huge Robot推出了一个全面的功能包“Freedom Locomotion System”。该系统的核心部分在于CAOTS（(Control
虚拟现实（简称VR)是一个崭新的，蒸蒸日上的产业。但VR领域的繁荣到目前为止，看起来仍然没能脱离自high，并且还有可能在越high越高。VR设备还在层出不穷和难以商业化，VR耳机又来了，一家名为Coolhear（东方酷音）的公司就在发布会上找来了VR领域各个环节的组成部分，一起来相互取暖。 那么下面就来谈一谈这款戴着VR帽子的耳机究竟做了些什么。在发布会上Coolhear的CEO李斌表示，这款耳机一共有两个核心技术，其一是和南大声学所合作研发的主动降噪技术。第二个就是能够配合VR内容使用的3D音效技术
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功，它已经使语音命令（通常称为语音UI或语音UI）出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上，大多数新型汽车上，以及快速增长的音频产品中，都有这个功能。最终，大多数家用电器，音频和视频产品，甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备，最终也都会有语音命令功能。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类：基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差（time-delay estimation，TDE）的声源定位技术。
20世纪80年代以来，麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展，并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年，Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。1985年，美国AT&T/Bell实验室的Flanagan采用21个麦克风组成现行阵列，首次用电子控制的方式实现了声源信号的获取，该系统采用简单的波束形成方法，通过计算预先设定位置的能量，找到具有最大能量的方向。同年，Flanagan等人又将二维麦克风阵列应用于大型房间内的声音拾取，以抑制混响和噪声对声源信号的影响。由于当时技术的制约，使得该算法还不能够借助于数字信号处理技术以数字的方式实现，而主要采用了模拟器件实现，1991年，Kellermann借助于数字信号处理技术，用全数字的方式实现了这一算法，进一步改善了算法的性能，降低了硬件成本，提高了系统的灵活性。随后，麦克风阵列系统已经应用于许多场合，包括视频会议、语音识别、说话人识别、汽车环境语音获取、混响环境声音拾取、声源定位和助听装置等。目前，基于麦克风阵列的语音处理技术正成为一个新的研究热点，但相关应用技术还不成熟。
什么是melody SGS 旋律麦克风链游？ MELODY 是一个 Web3 生活方式应用系统，完全结合了 Game-Fi 和 Social-Fi。
大家周末好，今天给大家继续分享webrtc的文章，在上周分享的文章里面，介绍了如何打开本地摄像头来实时显示采集画面，不过当时代码是用js写的，不知道大家有没有看明白，感兴趣的朋友可以用vs把代码跑起来看看。
首先我们来弄清楚什么是终端（terminal）。按照百度百科的解释是：“经由通信设施向计算机输入程序和数据或接收计算机输出处理结果的设备。” 听起来似乎有点晦涩，其实用台式PC机来举例就很容易理解了。一台台式机是由主机（机箱）和很多外围设备组成的。主机里边包括主板、CPU、内存、硬盘、和其他芯片等等。外围设备包括显示器、鼠标、键盘、耳机、麦克风、和摄像头等等。这些外围设备就被称为终端，负责向主机输入数据的就叫输入终端，比如鼠标、键盘、麦克风、摄像头，负责接收主机输出数据的设备就被称作输出终端，比如显示器、耳机。
Linux的使用者可能每天都会接触到 Bash、Shell、控制台、终端。它们之间有什么不同吗？本文为你快速解释这些概念以及它们的区别。
在大数据可视化领域，国内的发展也已经逐渐走向成熟，每年都有许多可视分析系统不断涌现。近年，沉浸式大数据可视化得到了发展，浙江大学的探索了如图 1所示的无缝结合羽毛球比赛数据绘制的2D和3D可视化视图的问题，Chu等人(2022)探索了结合高度来凸显羽毛球数据中多个战术之间存在的差异性问题，如图 2所示。由此可以看出，沉浸式大数据可视化对数据分析和展示问题提出了有效的解决方法。
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