1 音频分析及处理能力语音识别1.1 语音识别（1）Whisper模型（CPU）介绍Whisper 是 OpenAI 推出的一个自动语音识别（ASR）系统。官方地址：https://github.com/openai/whisper官方提供的Whisper模型只支持GPU。有相关人员将整个项目用C++重写，使得该模型可以在CPU上部署，whisper.cpp 具有无依赖项、内存使用量低等特点，支持
颈挂式无线降噪耳机，现在似乎成了一种被边缘化的产品。和头戴式和真无线这两两个极端不同，颈挂式无线降噪耳机，现在更多被放到入门市场中，变成一个常见的低预算入门选择。不过，现在还是有厂牌坚持更新旗舰级的颈挂式降噪耳机。 那，还是索尼。早在 12 月 10 日，索尼正式推出了新一代颈挂式无线降噪耳机 WI-1000XM2。不管是功能、规格支持还是配置，WI-1000XM2 都达到了索尼 10
目录1.椒盐噪声2.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声：噪声幅度基本相同(0或255)，出现位置随机def add_noise_salt_pepper(img, salt, pepper=None):
"""添加椒盐噪声
:param img:输入灰度图像
:param salt:salt的概率
:param pepper:pepper的概率
:return:im
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2023-07-07 11:26:50
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本文介绍如何利用Python自行生成随机序列，实现了 Whichmann / Hill 生成器。参考： [1]Random Number Generation and Monte Carlo Methods(P.47) [2]简单产生白噪声的算法 [3]各种分布白噪声的产生 基本原理 本文粗略将随机数分为两种：均匀分布以及非均匀分布。均匀分布随机数通过非线性变换可得到
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2023-06-29 08:53:24
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开门见山，直接使用 skimage 库为图像添加高斯噪声是很简单的：import skimage
origin = skimage.io.imread("./lena.png")
noisy = skimage.util.random_noise(origin, mode='gaussian', var=0.01)但是如果不用库函数而自己实现的话，有几个问题是值得注意的。彩图 or 灰度图读取图
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2023-08-11 16:39:00
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# Python PIL图像随机添加噪声
随着图像处理技术的发展，图像的增强与去噪已经成为了计算机视觉领域中的重要话题。为此，学习如何向图像中添加随机噪声是一个值得掌握的技能。本文将采用Python中的Pillow库（PIL）来实现图像添加噪声的功能，并为您详细讲解实现的过程和原理。
## 噪声的种类
在图像处理中，常见的噪声有多种类型，包括但不限于：
1. **高斯噪声（Gaussian
原创
2024-10-25 06:38:04
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这篇也是很久之前写的，因为是之前的实验，然后写这篇的时候，因为python写的，而且是自己写的函数，完全就是根据定义和式子来写的代码，所以的话时间复杂度很高，跑的时候会比较慢，需要多等一会，不是代码问题添加椒盐噪声函数主要采用随机数来确定现在所在的像素点是否要添加噪声，由椒盐噪声阈值来确定，这个值可以自己定，随机生成的随机数如果大于这个阈值那么添加胡椒噪声，如果小于这个阈值那么添加盐噪声，不难，代
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2023-10-19 11:06:33
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几种常见噪声高斯噪声概率密度函数服从高斯分布的噪声。 产生原因： 1）图像传感器在拍摄时市场不够明亮、亮度不够均匀； 2）电路各元器件自身噪声和相互影响； 3）图像传感器长期工作，温度过高代码实现：def gasuss_noise(image,mean=0,var=0.001):
'''
手动添加高斯噪声
mean : 均值
var : 方差
'''
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2023-08-01 16:11:00
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# 在Python中使用PIL库给图片添加文字
在图像处理领域，Python的Pillow（PIL）库是一个非常强大的工具。它允许用户对图像进行各种操作，包括添加文字。本文将介绍如何使用PIL库给图像添加文字，并附带代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是Pillow（PIL）？
Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，它为Python提供
原创
2024-08-17 05:50:29
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# 使用Python与PIL图像库添加高斯噪声
在计算机视觉和图像处理领域，添加噪声是一项重要的技术，尤其是在图像的增强和分析过程中。高斯噪声是一种常见的随机噪声，通常用于测试图像处理算法的鲁棒性。本文将介绍如何使用Python和PIL（Python Imaging Library）为图像添加高斯噪声。
## 什么是高斯噪声？
高斯噪声指的是一种满足高斯分布（正态分布）特性的噪声。它具有以下
Musa 噪声是一种特殊类型的噪声，它是一种随机生成的信号，具有平坦的频谱特性。给音频添加 Musa 噪声可以模拟真实
原创
2024-05-09 14:19:22
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# 使用 Python Matplotlib 添加噪声
在数据科学和机器学习中，往往需要对数据进行处理和可视化。添加噪声的目的通常是为了模拟现实世界中的不确定性，或者进行数据扩充。本文将教你如何在 Python 中使用 Matplotlib 库添加噪声，并进行可视化。
## 处理流程
以下是实现“Python Matplotlib 加噪声”的基本步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|---
教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码） 时间 2017-02-16 14:41:39
机器之心
主题
自然语言处理
Python
根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动，都在持续不断的产生数据。而大多数这种数据都是以非结构化的文本形式存
教程 | 理解和实现自然语言处理终极指南（附Python代码）
机器之心
主题
自然语言处理
Python
根据行情，只有21%的数据目前是结构化的。谈话、发推文、在 WhatsApp上发信息以及其他各种各样的活动，都在持续不断的产生数据。而大多数这种数据都是以非结构化的文本形式存在的。最著名的例子有：社交媒体上的推文/帖子、用户到用户的聊天记录、新闻
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2023-08-24 19:29:24
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音频时域波形具有以下特征：音调，响度，质量。我们在进行数据增强时，最好只做一些小改动，使得增强数据和源数据存在较小差异即可，切记不能改变原有数据的结构，不然将产生“脏数据”，通过对音频数据进行数据增强，能有助于我们的模型避免过度拟合并变得更加通用。 我发现对声波的以下改变是有用的：Noise addition(增加噪音)、增加混响、Time shifting(时移)、Pitch shiftin
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2023-09-01 08:58:55
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Python给图像添加噪声具体操作
在我们进行图像数据实验的时候往往需要给图像添加相应的噪声，那么该怎么添加呢，下面给出具体得操作方法。
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2023-08-01 15:23:33
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### Python图像加噪声：探索图像处理中的艺术与科学
