换句话说就是，白噪的每一帧都是随机的值，如果要给一段音频加上白噪的话，给每一帧叠加一个随机大小的值就ok啦
微信最新版本的到来，周围的人都在玩「跳一跳」小游戏，仿佛找到了当年的1024的感觉。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 AI学会用声音对你调情了... 2013年，一部科幻电影「Her」讲述了，宅男作家西奥多（Theodore）爱上了人工智能系统萨曼莎（Samantha）那略微沙哑的性感嗓音的故事。 受这部电影启发，一家AI语音初创公司Sonantic创造出了一种合成声音，可以表达微妙的情感，比如挑逗和调情。 AI学会调情了 Sonantic的目标关键在于将非语音声音融入到音频中，训练AI模型重现那些微弱的呼吸声、嘲笑
首先打开Mask_RCNN/samples notebook，运行。 出现两个错误：
语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
10月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
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。
昨天晚上，刷知乎，突然看到一个问题，论证 Python 和 JavaScript 哪个更值得学。
小甲鱼，myteacher的值是小甲鱼，myteacher赋值给yourteacher后本身的值并没有改变
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。
建立在SDL基础上，允许实时电子游戏研发而无需被低级语言（如机器语言和汇编语言）束缚。基于这样一个设想，所有需要的游戏功能和理念都（主要是图像方面）都完全简化为游戏逻辑本身，所有的资源结构都可以由高级语言提供，如Python。pygame可以开发游戏，包含图像、声音。
我们首先检查playsound库，它为在Python中播放声音文件提供了一个简单直接的解决方案。凭借其最低的设置要求，开发人员可以使用单个函数调用将音频播放快速集成到他们的应用程序中。但是，对于更高级的音频功能，我们深入研究了两个流行的库：pygame和pyglet。Pygame是一个强大的多媒体库，以其处理音频，图形和用户输入的能力而闻名。
在微信小游戏「跳一跳」游戏中，你需要扮演一个「蓝色」小人，在不同的跳板方块间进行跳跃。
本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
换个角度想，这些没自动化的任务，是否可以做成自动化的呢？虽然机器人换尿布还要好几年才能实现，但是目前有一些比较简单的育儿任务可以自动化掉。
作者 | Python开发者 / 字符串拼接工程师翻译 来源 | Fabio Manganiello 当爹啦，必须放下手头的工作，转而处理一些尚未自动化的育儿任务。 换个角度想，这些没自动化的任务，是否可以做成自动化的呢？虽然机器人换尿布还要好几年才能实现，但是目前有一些比较简单的育儿任务可以自动化掉。 拒绝白嫖！开源模式的反击：向不要脸的云服务商收费！ 当了爹后我发现，宝宝真的经常哭。即使我在家里，我可能也不会总是在附近听到我儿子的哭声。商用婴儿监视器通常会填补这一空白，它们就像对讲机，即使你在其他房
IDLE是一个Python Shell，shell的意思就是“外壳”，基本上来说，就是一个通过键入文本与程序交互的途径！
写windowns下的报警程序，有一个报警声音的实现，在python中有个winsound模块可以来实现，方法也很简单：
注意，声学工程师和音频工程师可不是同一岗位，前者会更侧重于硬件，后者侧重于软件层面。但是关于声音的一些基础内容还是相同的，可以多多了解！！！
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
下一篇：声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现将讲述本篇博客中算法的代码实现以及另一种波束形成算法。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 最近，美国闲散人士论坛 Reddit 上有个神奇的 18 禁板块，专门分享女明星 PS 的裸照，供广大死宅男 YY。。。 而且还火了一
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
今天我要给大家介绍一款名叫 Edge-TTS 的工具。Edge-TTS，全称为 Edge Text-to-Speech。文本转语音技术，它的发展历史可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时科学家们开始研究如何将文本信息转化为语音。然而，由于当时的技术限制，早期的文本转语音系统的声音质量并不高，听起来往往机械化且不自然。
本书81个实验项目可与董付国老师的《Python程序设计（第2版）》、《Python程序设计基础（第2版）》、《Python程序设计基础与应用》、《Python程序设计实例教程》等教材配合使用，用书老师可以联系董老师获取配套源码和测试数据文件。
Python是一门脚本语言，因为能将其他各种编程语言写的模块粘接在一起，也被称作胶水语言。强大的包容性、强悍的功能和应用的广泛性使其受到越来越多的关注。一起来了解Python的用处
声学概念 声音是靠波来传播的，区别任何的声音需要依据三个来区分：响度、音高和音色 响度 音高:声音具有确定的音高，声音就可以使空气以笃定的方式运行。低音就是频率低。 一个乐音频率是另外一个乐音的频率的2倍，我就就称为比它高八度，声音的震动频率=音源的振动频率=鼓膜的震动频率。耳朵最低频率：16~20周/秒，最高20000周/秒 改变音源的质量也可以改变频率 音色 傅里叶分析：把多种波看成由很多纯音组成的波的方法 音高是由基频决定的。 谐波：附加的纯音是谐波。 频谱：描述各种波的振幅的大小
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：
随着大数据和人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了机器学习领域最具前景的一个分支。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为了深度学习领域最流行的语言之一。Python拥有众多的深度学习库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras等，这些库和框架提供了快速构建和训练深度神经网络的工具和算法。
通常来说，Python解释执行，运行速度慢，并不适合完整的开发游戏。随着电脑速度的快速提高，这种情况有所好转，但开发游戏仍然不是Python的重点工作。 大多应用是利用Python开发效率高的特点，进行游戏原型验证，或者在大的游戏系统中，使用Python进行地图、场景等定制。还有就是使用游戏开发的技术和理念,将Python用于商业视觉展示、工程效果展示。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) Visual Studio Code 是一个开源的代码编辑器，支持 IntelliSense、调试、Git 和代码片断。可在 Windows、Linux 和 macOS 上下载使用。支持常见的脚本和编程语言，还可以通过安装扩展来获得更多语言和功能的支持。 微软于今天正式发布了 1.73 版本，更新内容如下： 从搜索中包括和排除文件夹 当在搜索视图的结果树状视图中右键单击一个文件夹时，现在在上下文菜单中有两个新的选项。 选择 Restrict Sear
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。
来源：Analytics Vidhya 智能观 编译 【智能观】本文是国外知名技术网站Analytics Vidhya总结的11篇深度学习领域最佳文章，如果你还没有看过，可以找来读一读；如果你还不熟悉深度学习，这些资料将成为一份不错的资源。为了方便不同水平的人，本文还设置了文章的层次和文章中使用的工具。 1.用Python和R理解和编码神经网络 使用工具：Python（numpy），R 级别：中级 神经网络被认为是黑匣子，一般人都无法了解它的工作方式。读过这篇文章后，你将彻底改变这样的观点。 本文从感知
pygame是一个设计用来开发游戏的Python模块，在SDL库的基础上提供了各种接口，从而使用用户能够使用python语言创建各种各样的游戏或多媒体程序，pygame支持多种操作系统，当然，它是一个开源的软件。
语音识别技术，也被称为自动语音识别，目标是以电脑自动将人类的语音内容转换为相应的文字。应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。
以上是一个特别好用的GIF录制器，没错就是GIF因为是对于微信的平台来说是比较好的，因为对于一个GIF来讲微信平台是不需要去审核的。这个我这里就是简单的写一些安装的教程，接下来我使用的时候再写具体的细节
需求1：num1=1,2,3,4，我的需求是把num1中的每个元素平方后组成新列表。
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
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”。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
随着人工智能技术的不断发展，语音克隆技术也得到了越来越多的关注和研究。目前，AI语音克隆技术已经可以实现让机器模拟出一个人的声音，甚至可以让机器模拟出一个人的语言习惯和表情。
花下猫语：Python 是一种入门容易的语言，初学者就可以轻松地完成各种任务，但是，Python 的用处与边界也很广，有太多的话题值得我们去研究探索。今天，我继续给大家分享一篇优质的进阶文章，让我们一起学习进步吧！
今天我开通了新专栏《语音处理》，又名曰——不语。我将分享介绍一些关于语音信号处理的基础知识。
首先请想象一下，当你回到家，只有一个人在家，但却没有人聊天，然后你发出了一个命令，电脑便开始自动与你对话，而你不需要打字，不需要看屏幕，因为她会自己发出声音，回应你的问题，以及问候。
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第6期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
最近，新加坡南洋理工大学的研究人员就提出了一个想法，他们在蟑螂身上安装了装配了红外摄像头、二氧化碳传感器和温度/湿度传感器等功能的小型计算机芯片，这下子，蟑螂就能被远程控制，想让它往哪个方向它就往哪个方向。
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