借用PortAudio采集和播放音频，实现一个双路混音器 混音，顾名思义，就是把多个音源混合的过程，是一个很常见的应用。这两天我也做了一个双路混音器，当然，我没有做多么专业的音频信号处理，只是一个简单的混音，调节各路音量，并实现了一些音效处理。主要功能有：采集硬件设备，读取wav文件，播放，混音，音量调节，音频节奏、音调的调节，wav文件输出。这么多功能，我们不需要一个一个全部自己实现，有时候，借助开源项目，尤其是比较成熟的开源项目，不但可以大大节省开发时间，还能使程序更加稳定。即便不能直接在自己的项目
前几天，儿子由于顽皮以及我的疏忽碰破了头，去医院缝了3针，所以，这两天心神有点不宁，如果写得不好，抱歉了。 好在我们家附近有一家新开的医院，环境看起来都很新，人也不多，服务也不错。包扎好了就没事了，大家也不用担心。只是这几天我得在家里陪着他。 在医院时，看到医院到处都是易拉宝，墙上也贴着宣传牌。不过，上面的英语都翻译的很搞笑，当时没顾得拍照，但记得有一项“亲民医院”之类的词翻译成了kiss。当然，见怪不怪，这种神翻译随处可见，网友也有诸多吐嘈。相信大部分都是用机器翻译的，甚至有的还有不伦不类的“Service not available”。 不明白，为什么这些制作标牌的广告公司这么没修养（没文化有情可原，你告诉人家啊）。当然，出现这些问题主要的原因也不能太怪广告公司，还是在于花钱做这些广告牌子的人。即使自己不认识英语，找个大学生帮忙看看花不了几个钱吧？要不，就直接回归拼音吧，我记得小时间的标志牌都是中文和拼音并排的，如“新华书店”上面就挂着“XIN HUA SHU DIAN”。 好了，不扯这些了，今天说说mod_portaudio。
当需要使用Python处理音频数据时，使用python读取与播放声音必不可少，下面介绍一个好用的处理音频PyAudio工具包。
https://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/packages/
pyaudio的运行需要依赖于portaudio这个库，应该先安装一个portaudio库
最近在windows上和ubuntu上都安装了qtav并且通过了编译测试，实测播放中英文的视频文件功能正常，有图像有声音。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
向Cozmo发出多个语音命令，并观察他按顺序执行所有这些命令：高度可定制，您可以轻松添加新命令。识别英语，意大利语，法语，荷兰语，但添加新语言非常容易！（同样支持中文普通话！！！）
文章目录 录音功能 代码 录音功能 python 实现录音 代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : 录音 Description : AIM: 录音 Functions: 1. mac os 环境搭建 2. 录音cod
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。
安装 $sudo apt-get install libasound-dev libjack-jackd2-dev portaudio19-dev python-pyaudio build-essential python-dev libnetfilter-queue-dev libespeak1 libffi-dev libssl-dev $sudo git clone https://github.com/m4n3dw0lf/PytheM/ $cd PytheM $sudo pip install -r
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件，并查看音频文件的波形图。
我们很高兴展示借助 TensorFlow Lite 在 Raspberry Pi 上构建 Smart Photo Booth 应用的经验（我们尚未开放源代码）。该应用可以捕捉笑脸并自动进行记录。此外，您还可以使用语音命令进行交互。简而言之，借助 Tensorflow Lite 框架，我们构建出可实时轻松处理笑脸检测和识别语音命令的应用。
语音唤醒 and hotword 参考snowboy 支持：linux、树莓派、moc 和windows 制作过程： - 1.snowboy 唤醒模型制作： - 2.环境安装：（ubuntu） - 3.测试你的唤醒词 snowboy 官网 1.snowboy 唤醒模型制作： 1.官网申请账号，可github登陆 2. 选取一个唤醒词：比如老张 3. 按流程制作和录音：3次 4. 测试模型 5.下载模型：备用 2.环境安装：（ubuntu） SoX (audio conversion) PortAudio
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
在树莓派上最常用的录音是arecord命令，但是功能有限，不能实现检测到声音做出反应。但是pyaudio能。
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。
Bilibili视频教程：使用树莓派4 DIY智能魔镜_哔哩哔哩_bilibili
曾经有过一款刷屏的魔性小游戏，叫做《不要停！八分音符酱♪》。它是一款恶搞游戏，主角是一只可爱的小生物 — 八分音符酱，玩家通过对它喊话来控制其前进和跳跃。
最近几天，一款魔性的小游戏在微博上刷屏了，各大平台的主播也纷纷如感染病毒一样直播自己怎么玩这个游戏（被游戏玩）。 这个游戏叫做《不要停！八分音符酱♪》。它是一款来自岛国的恶搞游戏，主角是一只可爱的小生
这是资源站点，自行选择版本：http://files.freeswitch.org/freeswitch-releases/
在音视频处理中，经常会遇到一些错误和异常情况。其中之一就是"Invalid packet stream index"错误。本文将详细解释这个错误的含义、可能的原因以及如何解决它。
RUN apt install -y openssh-server RUN mkdir -p /var/run/sshd RUN mkdir root/.ssh
playsound是纯Python、跨平台、单功能模块，不依赖于播放声音。使用此模块，可以使用一行代码播放声音文件：
采集音频和摄像头视频并实时H264编码及AAC编码 0. 前言 我在前两篇文章中写了DirectShow捕获音视频然后生成avi，再进行264编码的方法。那种方法有一些局限性，不适合实时性质的应用，如：视频会议、视频聊天、视频监控等。本文所使用的技术，适用于这种实时性的应用，通过处理采集出来的音视频的每一帧，实现实时编码，实时输出。这是我做直播系列应用的一部分，目前的情况是输入端采用DirectShow技术捕获音视频，然后对视频进行h.264编码，对音频进行aac编码，输出端则是生成文件，接下来还要进一
MASR是一个基于端到端的深度神经网络的中文普通话语音识别项目，本项目是基于masr 进行开发的。
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
--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：
【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：
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。
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
【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
对于人类的语音识别，目前有很多不同的项目和服务，像Pocketsphinx，谷歌的语音API，以及其他等等。这样的应用程序和服务能够以一种很不错的质量识别语音然后转换成文本，但没有一个能够对麦克风所捕
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。 简介 有很多不同的项目和服务能够识别人类的语音，例如 Pocketsphinx、Google』s Speech API，等等。这些应用和服务能够以相当好的性能将人类的语音识别成文本，但是其中
关于MP3文件播放：通常步骤是：获取MP3相关参数 -> 解码-> 相关平台播放音频接口播放声音；
语音识别技术即Automatic Speech Recognition（简称ASR），是指将人说话的语音信号转换为可被计算机程序所识别的信息，从而识别说话人的语音指令及文字内容的技术。目前语音识别被广泛的应用于客服质检，导航，智能家居等领域。树莓派自问世以来，受众多计算机发烧友和创客的追捧，曾经一“派”难求。别看其外表“娇小”，内“心”却很强大，视频、音频等功能通通皆有，可谓是“麻雀虽小，五脏俱全”。本文采用百度云语音识别API接口，在树莓派上实现低于60s音频的语音识别，也可以用于合成文本长度小于1024字节的音频。 此外，若能够结合snowboy离线语音唤醒引擎可实现离线语音唤醒，实现语音交互。
1 https://wiki.ros.org/vtec_ros 2 https://github.com/lukscasanova/vtec_ros 。
在过去的几十年中，智能会话系统已经发生了显著的变化，从关键字识别交互式语音应答（IVR）系统到跨平台智能个人助理，都在慢慢成为日常生活中不可或缺的一部分。在这样的背景环境下，我们需要一个直观、灵活和全面的研发平台，用来帮助我们进行新算法评估、快速原型创建以及可靠地部署会话 AI 智能体。
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。
首先download下来mpv的代码 git clone https://github.com/mpv-player/mpv.git 然后安装ffmpeg，ffmpeg相关的编译方法在bbs.chinaffmpeg.com中可以找到 mpv代码down下来以后，可以看到目录结构如下
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。
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。
XML就是个垃圾，xml的解析很烦人，对于计算机它也是个灾难。这种糟糕的东西完全没有存在的理由了。-Linus Torvalds
Arch Linux（或 Arch /ˈɑːrtʃ/)）是一款基于 x86-64 架构的 Linux发行版 。系统主要由自由和开源软件组成，支持社区参与。系统设计以 KISS原则（保持简单和愚蠢）为总体指导原则，注重代码正确、优雅和极简主义，期待用户愿意去理解系统的运作。Arch Linux 采用pacman作为默认的软件包管理器。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
