1. soundfile 库的使用soundfile库是一个Python库，主要用于读取和写入音频文件。它支持多种音频格式，包括WAV、AIFF、FLAC和OGG等。通过soundfile库，用户可以方便地将numpy数组存储到音频文件或者将音频文件加载到numpy数组中。此外，soundfile库还提供了一些函数，用于处理音频数据。它的使用简单且灵活，方便进行音频处理和分析的工作。1.1 rea
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2024-06-20 12:13:24
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# Python音频分析和分贝大小的实现流程
## 1. 简介
音频分析是指对音频文件进行处理、分析和提取有用信息的过程。而分贝是用于表示声音的强度和响度的单位。本文将介绍如何使用Python实现音频分析和计算分贝大小。
## 2. 实现流程
下面是实现音频分析和分贝大小的流程，我们将使用Python和一些常用的音频处理库进行实现。
```mermaid
gantt
dateForm
原创
2023-11-01 11:39:28
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其实tensorflow自带了一些音频处理工具，用于处理一些任务，诸如可谓是，或者asr（使用ctc算法），以及其他先进的比如transformer或者高级别的识别技术。主要原理貌似现在还得基于mfcc。 目录序言一、libsora安装pypicondasource二、librosa常用功能核心音频处理函数音频处理频谱表示幅度转换时频转换特征提取绘图显示三、常用功能代码实现读取音频提取特征提取Lo
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2024-05-22 20:01:36
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深度学习 Day 10——使用 Python 和 TensorFlow 构建深度音频分类器 文章目录深度学习 Day 10——使用 Python 和 TensorFlow 构建深度音频分类器一、前言二、我的环境三、准备工作1、导入库2、设置GPU3、构建数据加载功能四、创建TensorFlow数据集1、定义正负数据的路径2、创建数据集3、添加标签并合并正负样本五、确定卷尾鸟叫声的平均长度1、确定平
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2024-06-26 13:51:14
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import array
import numpy as np
import os
from math import log, exp
pcm_path = 'test_audio.pcm'#改
def readPCM(fileName):
file = open(fileName, 'rb')
pcm_data = array.array('h')
size = int
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2023-05-25 20:09:43
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前言我现在有一些音频资料。但是它们的帧率和时长并不相同帧率是因为采集之前没统一，女生采成单声道16000采样率，男生采成双声道32000采样率了，而时长不一是因为每个人同一个短语或不同短语的时间显然不同这就会导致MFCC的维数不同，这也是上学期开放实验遗留下来的问题 在学习了一周数字信号处理之后，我尝试整理这些音频，达到类似“归一化”的效果，作为深度学习的预处理部分1.导入音频testwave基本
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2023-08-02 09:35:06
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pytorch实现音频分类代码这两天学习了下pytorch，动手练习练习数据集：来源是KAGGLE的一个音频分类的比赛数据集介绍：（需要梯子）https://urbansounddataset.weebly.com/urbansound8k.html数据集分为10类：代表不同的声音在我下载的文件里面是这样的结构 外面是一个train 里面是train.csv 以及Train Train里面包含了一
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2023-09-11 11:04:18
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『开发技巧』Python音频操作工具PyAudio上手教程 0.引子当需要使用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。PyAudio是Python开源工具包，由名思义，是提供对语音操作的工具包。提供录音播放处理等功能，可以视作语音领域的OpenCv。 1.简介 PyAudio为跨平台音频I
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2023-11-21 22:29:00
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Python音频处理1. 常用的工具和库概述wavepydublibrosaffmpegpyaudio （还有这个，先挖个坑）2. 其它常见的处理汇总 待看：Python音频处理Python pydub音频处理1. 常用的工具和库概述wave 是Python的标准模块，Python 处理音频数据等常见模块有两个：
librosa：擅长音频信号处理，内部用 numpy 存储数据，读写文件依赖 so
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2023-07-08 23:47:13
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# Python音频分析库
音频处理在数字信号处理中扮演着重要的角色，而Python作为一种功能强大的编程语言，也提供了丰富的音频处理库供用户选择。其中，音频分析库可以帮助用户对音频文件进行频谱分析、音频特征提取等操作。本文将介绍Python中常用的音频分析库，并给出相应的代码示例。
## Python音频分析库介绍
### Librosa
[Librosa]( 是Python中一个用于音
原创
2024-03-06 04:48:18
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实验目的及实验内容 （本次实验所涉及并要求掌握的知识；实验内容；必要的原理分析）实验目的： 使用 python 进行音频处理实验内容： 学习音频相关知识点，掌握 MFCC 特征提取步骤，使用给定的 chew.wav 音频文件进行特征提取。音频文件在实验群里下载。部署 KALDI，简要叙述部署步骤运行 yes/no 项目实例，简要解析发音词典内容，画出初步的 WFST 图（按 PPT 里图的形式）。
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2024-06-06 20:55:01
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测试音频设备时，粉色噪声发生器是个很有用的测试工具。粉色噪声有些人可能不太熟悉，白噪声大家都知道，是指各个频段内能量相同的噪声。白噪声适合测量系统的频响特性（也就是系统函数）。粉色噪声指的是每个倍频程内能量相同的噪声，比如40到80Hz频段内的能量与10KHz到20KHz频段内的能量是相同的。在白噪声发生器后面连接一个3db/倍频程衰减的滤波器后得到的输出就是粉色噪声了。3db/倍频程衰减的滤波器
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2023-11-27 21:42:58
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文章目录1 使用moviepy库包提取音频1.1 moviepy库包说明1.2 安装moviepy1.2 使用moviepy提取视频中的音频2 使用librosa库包读取音频文件，并分析音频文件2.1 librosa库包介绍2.2 使用librosa读取音频文件，并分析音频文件3 绘制音频信号的强度图3.1 使用matplotlib绘制音频信号强度图3.2 使用librosa画信号强度图 1 使
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2023-08-11 15:47:38
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由于近一段时间正在学习音频分析方面的知识。古人有云：要想快速掌握知识，就要学会站在巨人的肩膀上。因此特意研究了一下dejavu的源码。这篇文章主要是记录学习的过程以及库的核心方法，权当做读书笔记。关于库的使用方法，本篇不做进一步说明，作者已进行了详细介绍，需要说明的是库的开发者目前已不再维护该库。1【前言】在音频分析中，最简单的是时域分析，音频信号的时域分析是指对声音信号幅值随时间变化曲线进行分析
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2023-07-08 23:59:21
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语音识别 ---------- Automatic Speech Recognition,(ASR)一、音频编解码过程连续的模拟信号（人的声音或一切声音/声波）------>01bit的数字信号（PCM、mp3、WAV等音频文件或CD） ----->非连续的数字音频，该过程需要经过采样、量化、编码、解码；1.1采样：采样就是从一个时间上
前言一个使用matlab对音频信号进行频谱分析及滤波处理的学习笔记，本文使用的是椭圆滤波器。音频下载 demo.mp3频谱分析读取音频信号进行傅里叶变换[x,fs]=audioread('D:\demo.mp3'); % 读取文件中的数据，并返回样本数据x以及该数据的采样率fs。
x=x(:,1); % 从x这个矩阵中取出第一列
FS=length(x); % x的长度
Y=fft(x);
APx515 可以在 3 秒时间内完成所有关键的音频参数的测?。 尽管 它的成本低?，但同样具有杰出的性能表现，与所有 APx 系?的音频分 析仪一样，典型的-106dB THD+N, 24 位、1M FFT 能? (选件)，支持 192k 采样?的数字接口、一键自动测?以及??使用等特性。APx515 通过 ISO :17025 Accredited Calibration 检验，並帶全面的售後
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2024-06-28 23:47:38
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一、设计要求： 设计一个基于MATLAB的数字音频分析与处理系统，能够实现对数字音频的测试分析与处理。要求： 1） 输入语音信号源为实际环境采集语音； 2）至少实现1种音效测试分析功能（频率响应，瀑布频谱图，相位响应曲线，抗阻曲线，协波失真曲线，互调失真曲线，音压曲线等）；并至少实现1种语音处理功能（声纹识别，关键词识别，语音去噪，声源分离等）；并分别对其进行实际应用； 3）用人机交互界面操控、扬
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2023-09-10 22:03:45
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手机可以说是现在人日常生活中最离不开的电子设备了。它自诞生以来，从模拟的发展到数字的，从1G发展到目前的4G以及不久将来的5G，从最初的只有唯一的功能（打电话）发展到目前的全功能，从功能机（feature phone）发展到智能机（smart phone），可谓变化巨大。对于手机上的音频来说，刚开始只有语音通信功能，现
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2023-10-25 10:37:43
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1 音频参数：采样频率、声道、采样精度、比特率、编码方式 以Foobar2000音乐播放器界面（图1）为例说明，左下角视图为波形，右下为频谱，右上为音乐文件常规属性（此界面是为叙述方便而定义，不代表软件本身属性）。 音频分析中用到的一些基本概念 人耳听到的声音，无论多么复杂，都可在时域表示为一道模拟、连续的波形（图1左下所示）。所谓“复杂”实际上是多个声音信号波形叠加的结
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2024-03-14 07:01:52
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