使用QT的音频相关的类,需要在QT的pro工程文件里加入: QT += multimedia
要求 根据现有音频框架实现一个录音程序,要求:PCM格式, 采样率16K, S16LE, 单通道 使用ffmpeg 将录音音频转换为采样率为48K wav格式的文件 使用ffmpeg 将录音音频转换为MP3格式的文件 使用Audacity查看你的录音频谱 使用sndpeek分析你的音频数据,并写出心得 平台 Linux-3.4.2 arm-linux-gcc-4.3.2 精简版yaffs文件系统 JZ2440开发板(S3C2440) ALSA框架 alsa-lib-1.0.27.2 alsa-util
前面 3 条 amixer 命令是打开板载咪头的开关,第 4 条命令是设置耳机的播放声音。 最后一条命令是录音命令,参数讲解如下:
此节演示使用三段式耳机在 100ask_stm32mp157_pro 开发板上录制声音、播放音频。 注意: 需要准备一个带麦克风的三段式耳机,如下图所示:
(前段时间在做嵌入式的课程设计,特将学习心得整理如下) 一、开发工具及环境介绍 1、ARM处理器 ARM处理器是一个32位元精简指令集(RISC)处理器架构,其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。 ARM处理器特点: 体积小、低功耗、低成本、高性能; 支持Thumb(16位)/ARM(32位)双指令集,能很好的兼容8位/16位器件; 大量使用寄存器,指令执行速度更快; 大多数数据操作都在寄存器中完成; 寻址方式灵活简单,执行效率高; 指令长度固定。 2、交叉编译环境 2.1、交叉编译 交叉编译(cross-co
本文介绍了 macOS 系统上 2018 年出现的多个安全漏洞,包括可以执行任意代码的漏洞和可以导致系统崩溃的漏洞。同时,文章还介绍了 Facebook 开源语音识别工具包 wav2letter,以及腾讯开源的高性能通用频率控制组件 libwxfreq。
今天在使用 pocketsphinx_continuous 识别中文 wav 文件是,报如下错误:
注意:LINE 接口只支持音频播放输出,需要专门支持 LINE 接口的设备才可以进行连接播放音频。
降噪不仅只能从硬件入手,本文为您介绍一种嵌入式Linux中的录音降噪方案。该方案完全依靠软件实现,最大程度上降低投入。
在今天这个数字技术迅速发展的时代,说话人识别技术(声纹技术)逐渐成为了身份验证、安全检查和个性化服务等领域的重要工具。随着需求的增加,这项技术也在不断进化,以适应更复杂的应用场景。最新的进展之一便是CAM++模型,这是一个基于密集连接时延神经网络的说话人识别模型,旨在提供更高的准确性和更快的推理速度。
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture,高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI(Musical Instrument Digital Interface,音乐设备数字化接口)的支持。在2.6系列内核中,ALSA已经成为默认的声音子系统,用来替换2.4系列内核中的OSS(Open Sound System,开放声音系统)。
1、首先用ffmpeg命令或者flac 命令将它转换成mav格式,再用lame将wav转换成mp4格式
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的,做了较大的修改,方便训练中文自定义数据集,同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别(ASR)引擎,其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ,本项目同时还支持各种数据增强方法,以适应不同的使用场景。支持在Windows,Linux下训练和预测,支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/172235.html原文链接:https://javaforall.cn
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。
由于底层识别使用的是pcm,因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式,会在服务器端转码成pcm,调用接口的耗时会增加。
疫情期间发现一个有趣的现象,有一类短视频父母刷抖音的时候经常会看到,这类视频只有一个或多个简单的背景图片,配合一段文字录音,讲一段新闻、故事、或者鸡汤。我想可能是他们对纯文本或者纯语音的内容都不感兴趣,更容易接受短视频这样简单的内容形式。又想到腾讯云有语音合成的产品,加上ffmpeg等视频处理工具,是不是可以批量生成一些这类短视频呢。
V853 芯片提供了 AudioCodec(芯片内置音频接口) x1、I2S/PCM(数字音频接口) x2、DMIC(外置数字 MIC 接口) x1,可以满足各类音频需求。100ASK_V853-PRO开发板板载两个MIC拾音咪头和喇叭接口。如下图所示:
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech项目修改的,方便训练中文自定义数据集。
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。
2. 进行实验时:先按教程格式化 TF 卡,然后拷贝相应的音乐(大海.wav, 上海滩.wav)至卡中;
Audacity 是一个免费的开源程序,用于编辑音频录制。它可在多个平台(windows/linux)上运行。Audacity 基于 GUI,是一个具有多种选项的强大程序。它支持您录制各种类型的声音。下图 显示了一个屏幕截图。可以多个平行音轨显示数据,并且您可以剪切、复制和粘贴源数据的时间部分,您甚至可以在使用常见格式保存音频数据之前添加特殊音效。可以从 SourceForge 了解关于 Audacity 的更多信息并 下载 Audacity Audacity 功能 Audacity 有许多处理声音的功
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
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
WAV文件格式是Microsoft的RIFF规范的一个子集,用于存储多媒体文件。WAV(RIFF)文件由若干个Chunk组成,分别为: RIFF WAVE Chunk,Format Chunk,Fact Chunk(可选),Data Chunk。具体格式如下:
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
注: rpitx软件源在Github,国内直接访问可能有些许困难,安装过程也需要一直连接Github安装依赖。因此安装好Git后建议提前给树莓派上的Git配置好代理,可以保证之后的安装比较顺利。
文章目录 一、intoU 二、答题步骤 1.Audacity 总结 一、intoU 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=misc&
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。
前一篇博客说了一下怎么在 Windows 平台使用 pocketsphinx 做中文语音识别,今天看看在 Linux 上怎办实现。
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。
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
AI 研习社消息,日前, Facebook 人工智能研究院发布 wav2letter 工具包,它是一个简单高效的端到端自动语音识别(ASR)系统,实现了 Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和 Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNets 这两篇论文中提出的架构。如果大家想现在就开始使用这个工具进行语音识别,Facebook 提供 Librispeech
在Python中,有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用的库是playsound,它提供了一种简单而直观的方法来播放音频文件。本文将介绍playsound库的基本用法和一些注意事项。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看(因此技术含量不高),后来这个成为毕业设计的一部分,长期看博客上访问量也不错,就发布出来,希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩,用项目练技术,用成果获取编码的乐趣。
主要问题是rv1126&1109使用的gcc是gcc-arm-8.3-2019.03-x86_64-arm-linux-gnueabihf ,
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。
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。
PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具,简单实用,可识别中文语音,可部署在服务器、Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。
基于StormLib, 参考N3的ZipFileSystem实现了一个MpqFileSystem
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
PhotoMaker 是由腾讯与南开大学联合开发的 AI 图像生成工具,不仅能够捕捉人物的面部特征,还能根据喜好生成逼真的人物图像,将个性化定制推向了新高度。无论是想要一个全新的社交媒体头像,还是为游戏设计独特的角色都能满足。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
基于StormLib, 参考N3的ZipFileSystem实现了一个MpqFileSystem 有一点要注意, 文件路径里不能用'/', 都要用'//' @_@ mpq文件包里的文件是不保存文件名(
Coqui 文本转语音(Text-to-Speech,TTS)是新一代基于深度学习的低资源零样本文本转语音模型,具有合成多种语言语音的能力。该模型能够利用共同学习技术,从各语言的训练资料集转换知识,来有效降低需要的训练资料量。
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!
对于给定的音频数据集,可以使用Spectrogram进行音频分类吗?尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图,并使用频谱图作为分类问题的图像。
在Linux系统中,有许多命令可以帮助我们处理音频和视频文件,从基本的播放和转码,到编辑和处理音频、视频流。
在剪辑视频的过程中,你是否遇到过这样的困难:想使用原视频中单独的一段人声,但原视频所带有的背景音乐又会大大降低视听效果。
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