这个想法源于小虎在B站看到五五开打牌时在“得得得”，然后受到隔壁电钻声音干扰，想要恢复保持五五开的声音。为了易于处理，我选了五五开的声音和一个男高音的声音，这样他们两个声音的频率明显地不同。这里用到MATLAB进行处理。五五开滤波抗干扰滤波方法音频滤波前后结果代码分析读取音频设置参数滤波处理听音识趣完整代码（不含画图）测试音频和完整代码（含画图）滤波方法基本的滤波方法有四种：低通、高通、带通、带阻
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2023-12-06 11:14:03
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最近收到一个朋友委托的需求，要将MP3的音频格式转换成wav的音频格式。于是，使用python写了这个小工具便于批量进行转换操作。首先，下载需要导入的python模块包。这里选用清华大学的镜像站进行模块的下载。pip install ffmpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/然后，导入需要依赖的python模块。from ffmpy imp
1. 信号的预处理部分预处理部分中 包括 1. 预加重 2. 分帧 3. 加窗 ；1.0 读取音频数据python可以用librosa库来读取音频文件，但是对于MP3文件，它会自动调用audio_read函数，所以如果是MP3文件，务必保证将ffmpeg.exe的路径添加到系统环境变量中，不然audio_read函数会出错。这里我们首先读取音频文件，并作出0-20秒的波形。现在的音乐文件采样率通常
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2023-09-26 09:37:37
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人耳对声音频率的感觉是从最低的20HZ到最高的20KHZ,而人的语音频率范围则集中在80HZ-12KHZ之间,不同频段的声音对人的感受是不同的. 1.20HZ--60HZ部分.这一段提升能给音乐强有力的感觉,给人很响的感觉,如雷声.如果提升过高,则又会混浊不清,造成清晰度不佳,特别是低频响应差和低频过重的音响设备. 2.60HZ--250HZ部分.这段是
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2023-10-13 22:06:32
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# 实现Java音频频域分析
## 1. 整体流程
为了实现Java音频频域分析，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title Java音频频域分析流程
section 步骤
开始 --> 下载音频文件: 用户上传音频文件
下载音频文件 --> 载入音频数据: 使用Java音频处理库载入音频数据
原创
2024-03-12 07:13:07
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# Python 音频频域滤波
## 1. 引言
音频频域滤波是音频信号处理中常用的一种方法，它通过将音频信号转换到频域进行操作和处理，可以实现去除噪声、增强信号等效果。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了许多用于音频信号处理的库和工具。本文将介绍如何使用Python进行音频频域滤波，并示范一些常用的滤波方法。
## 2. 音频频域转换
在进行音频频域滤波之前，首先需要将音频信号转换
原创
2023-07-08 03:30:24
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泛音的种类和多少决定了音色为什么有的人声音听起来暗，有的人听起来亮？事实上即使是唱同一个音高，大家的音色也天差地别，差别就在泛音上了。1. 泛音概念一般来说泛音越充分的声音越饱满。低频泛音越充分的声音听起来越“厚实”，越“有力”。高频泛音越充分的声音穿透力越强，声音听起来越“亮”，越“尖”。高低频都有并且合理分布的声音，就是比较完美的声音。声乐理论里，一般把低频泛音叫低位置共鸣，高频泛音叫高位置共
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2024-01-17 14:32:41
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# 频域滤波在Python中的实现
频域滤波是图像处理中的一个重要技术，常用于去噪、图像增强等。本文将引导你来实现频域滤波，并附上每一步的详细代码解释。
## 流程概述
以下是实现频域滤波的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------------------|
原创
2024-10-30 04:06:37
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音频频谱 via FFT频谱和均衡器声音信号的时域和频域FFTAudioSpectrum sample工作流程源代码_readAudioData 函数FFTUtil::calc 函数按指定频率计算对应的幅值Sample 程序展示 频谱和均衡器频谱和均衡器，几乎是媒体播放程序的必备物件，没有这两个功能的媒体播放程序会被认为不够专业。声音信号的时域和频域时域 是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例
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2023-12-27 11:25:20
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# Python OpenCV 频域滤波实现
## 介绍
在本文中，我将向你介绍如何使用Python和OpenCV库实现频域滤波。频域滤波是一种图像处理技术，通过对图像的频率域进行操作来改变图像的特征。我们将使用OpenCV库中的DFT（离散傅里叶变换）函数来进行频率域滤波。
## 步骤
下面是实现Python OpenCV频域滤波的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
原创
2024-01-27 09:19:34
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1 频域滤波基础 对一幅数字图像，基本的频率滤波操作包括： 1）将图像变换到频率域； 2）根据需要修改频率域数值； 3）反变换到图像域。 使用公式表达为 ， H(u,v) 为滤波器（滤波传递函数），F(u,v) 为图像函数的傅里叶变换。 在将图像变换到频率域之前，对其中心化处理可使变换后结果更利于观
原创
2022-01-13 16:22:23
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【音频】指人耳可以听到的声音频率在20HZ~20kHz之间的声波，称为音频。【采样频率】来源：音频采样，是把声音从模拟信号转换为数字信号。 定义：采样率，就是每秒对声音进行采集的次数，同样也是所得的数字信号的每秒样本数。常用的采样率有： 8,000 Hz - 电话所用采样率, 对于人的说话已经足够 11,025 Hz - AM调幅广播所用采样率 22,050 Hz和24,000 Hz - FM调频
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2023-11-09 09:33:05
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频域滤波是在频率域对图像做处理的一种方法。步骤如下： 滤波器大小和频谱大小？？相同，相乘即可得到新的频谱。 高频信息：图像中那些快速变化的部分，即边缘和细节部分。 低频信息：图像中那些平缓的部分，决定了图像的基本灰度等级。 滤波后结果显示：低通滤波去掉了高频信息，即细节信息，留下的低频信息代表了概貌
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2020-03-23 18:39:00
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** 介绍图像的滤波以及常用的滤波算子图像滤波的作用是在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理的重要一步，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。空间域和频率域的滤波器一般分为四种：低通滤波器： 只允许通过低频信号，衰减高频信号。高通滤波器：只允许通过高频信号，衰减低频信号。带阻滤波器：衰减一定频率范围内的信号，允许低于某个阈值或高于另一个阈值的
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2024-03-18 11:33:05
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# 高斯滤波与频域处理
高斯滤波是图像处理中的一种常用滤波技术，广泛应用于去噪和平滑图像。在本篇文章中，我们将介绍高斯滤波的基本原理、在频域中的实现，并用 Python 编写示例代码。
## 高斯滤波简介
高斯滤波的核心思想是通过加权平均邻域像素，以达到平滑图像的效果。每个像素的权重由高斯函数决定，距离中心像素越近，权重越大。其数学表达式如下：
$$
G(x, y) = \frac{1}{
# Python FFT 频域滤波
## 介绍
快速傅里叶变换（FFT）是一种将信号从时间域转换到频域的算法。在信号处理中，频域滤波是一种常用的技术，用于去除噪声、突出频率特征等。Python提供了强大且易于使用的FFT库，使频域滤波更加简便。
本文将介绍Python中的FFT库和频域滤波的基本原理，以及如何使用这些工具进行频域滤波。
## FFT 基本原理
傅里叶变换是将一个信号从时间域转
原创
2023-10-09 08:15:03
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最近还在搞桌面化视频网站系统，因为播放技术才用的是html5里标签，所以经常去了解该标签支持的格式，今天发现其支持的一个音频格式Opus格式，发现这个音频格式真的会成为未来音频发展的趋势。下面我具体介绍下Opus格式。一、Opus格式简介： Opus是一款开源、免费、自由度高的有损音频编解码器，融合了Skype的SILK和XVID的CELT 技术，拥有比AAC、OGG等其它有损格式
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2024-08-29 07:47:16
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一、手机音频：智能手机的音频处理电路主要处理手机的声音信号。它主要负责接收和发射音频信号，是实现手机音频交互的关键电路。智能手机音频处理电路主要包括：音频信号处理芯片（集成ADC/DAC）、音频功率放大器、话筒(麦克风)、听筒、扬声器(喇叭)、耳机接口等组成。注：截图来自www.gzweix.com。二、音频信号处理电路：(1)、扬声器、听筒和耳机。(2)、麦克风(话筒)。三、手机音频性能参数：(
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2023-09-18 07:28:21
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目录前言概念介绍基本原理卷积核的大小卷积核的形状和权重比卷积核的归一化结论Opencv实现高斯滤波Python手写实现高斯滤波参考文章前言在此之前，我曾在此篇中推导过图像处理：推导五种滤波算法（均值、中值、高斯、双边、引导）。这在此基础上，我想更深入地研究和推导这些算法，以便为将来处理图像的项目打下基础。概念介绍高斯滤波是一种常用的图像处理技术，常用于去噪、平滑和边缘检测等应用中。它是基于高斯函数
一、概述 图像的傅里叶变换及其两个重要的度量：幅度谱和相位谱。了解两个重要的概念：低频和高频。低频指的是图 的傅里叶变换
“
中心位置
”
附近的区域。注意，如无特殊说明，后面所提到的图像的傅里叶变换都是中心化后的。高频随着到“
中心位置
”
距离的增加而增加，即傅里叶变换中心位置的外围区域，这里的“
中心位置
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2024-02-05 15:46:12
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