计算器语音播报模拟python 要点1.闭包2.链式计算3.语音播报4.类与实例import pyttsx3
class Caculator:
def __say(self,word):
speaker = pyttsx3.init()
speaker.say(word)
speaker.runAndWait()
def __c
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2023-06-16 15:58:47
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音频拼接，就是5s+5s=10s的这种拼接。需要修改的地方都是有三处，在代码里标注好了。一、Python实现：Python3#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# ok，音频拼接
from pydub import AudioSegment # 先导入这个模块
# 加载需要合并的两个mp3音频
parameters = None
input
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2023-06-19 15:25:37
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前言本文主要记录python下音频常用的操作，以.wav格式文件为例。其实网上有很多现成的音频工具包，如果仅仅调用，工具包是更方便的。1、批量读取.wav文件名：这里用到字符串路径：1.通常意义字符串(str)2.原始字符串，以大写R 或 小写r开始，r''，不对特殊字符进行转义3.Unicode字符串，u'' basestring子类如：path = './file/n'
path = r'.\
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2024-01-31 22:46:08
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目录1 原理介绍1.1 基本思路1.2 任务一1.3 任务二、三2 具体实现与结果分析2.1 任务一2.2 任务二、三2.2.1 信息提取2.2.2 匹配计算3 问题与不足4 使用说明与文件清单5 成员分工参考文献1 原理介绍1.1 基本思路本次实验要求我们根据给出的视频和音频的数据，完成音频分类和视频音频匹配的任务。音频数据为四个壁上的麦克风采集到的声音，我们首先对声音数据进行短时傅里叶变换，
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2023-06-20 19:31:21
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使用 python 进行音频处理 目录 使用 python 进行音频处理 1 实验目的及实验内容 1 实验目的： 1 实验内容： 1 原理分析： 1 实验环境 6 实验步骤及实验过程分析 8 解码结果： 56 实验结果总结 57 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
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2023-08-31 07:40:15
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# Python声音分析实现方法
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库] --> B[加载音频文件]
B --> C[提取音频特征]
C --> D[进行声音分析]
D --> E[展示分析结果]
```
## 步骤及代码示例
### 1. 导入必要的库
```python
# 导入所需库
import libr
原创
2024-05-04 05:37:28
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课程设计：亚马逊商品评论情感分析利用爬虫技术抓取亚马逊商品评论数据，通过数据预处理、分词处理以及SVM机器学习模型，对评论进行情感分析，最终生成了针对特定商品的词云图，并得出了评论情感倾向的结论。1.数据采集与预处理：利用爬虫技术，高效抓取亚马逊上特定商品的评论数据。解决反爬虫机制导致的请求被拒绝或限制：在代码中设置了请求头来伪装成浏览器访问对抓取到的评论数据进行清洗，包括删除重复数据、统一字符编
python打开音频文件(IO)语音音量大小与响度的相关计算 语音处理最基础的部分就是如何对音频文件进行处理。声音的物理意义：声音是一种纵波，纵波是质点的振动方向与传播方向同轴的波。如敲锣时，锣的振动方向与波的传播方向就是一致的，所以声波是纵波。纵波是波动的一种（波动分为横波和纵波）通常情况下对声音进行采样量化之后得到了声音的“时间—振幅”信息。 Python 打开wav文件的
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2023-07-03 16:22:59
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一、概述1.语音信号是一种随时间而变化的信号，主要分为浊音和清音两大类。浊音的基音周期、清浊音信号幅度和声道参数等都随时间而缓慢变化。由于发声器官的惯性运动，可以认为在一小段时间里（一般为10~30ms）语音信号近似不变，即语音信号具有短时平稳性。这样，可以把语音信号分为一些短段（称为分析帧）来进行处理。 2.语音信号分析可以分成时域分析和变换域（频域、倒谱域）分析。其中时域分析方法是最简单、最直
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2023-11-30 08:59:38
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声音是我们日常生活中非常重要的一种感官刺激，但长期受到高分贝噪音的干扰会对人体产生很大的伤害。因此，分贝（decibel，dB）测量成为了一个重要的领域，其可以用来衡量声音的强度和能量。在本篇博客中，我们将介绍如何使用 Python 编写一个分贝测量程序，以便于实时监测声音的分贝值。需要的库和工具在开始之前，需要先安装 Python 和以下几个库：PyAudio：用于读取麦克风输入。NumPy：用
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2023-08-28 22:28:00
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在本片博客中我们结合之前讲的工具库、sklearn以及pandas，来构建一个简易的情感分析模型。情感分析属于分类任务，即为文本分配情感标签，我们将使用简单的逻辑回归模型来实现这个多分类任务。目录1.加载数据2.数据预处理3.模型训练完整代码1.加载数据data = pd.read_csv("./data/emotion_data.csv")
print(data.shape)
print(dat
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2024-09-26 09:23:12
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# ArcGIS 的缓冲分析：如何使用 Python API 进行点缓冲
缓冲分析是地理信息系统（GIS）中的一项重要功能，广泛应用于环境科学、城市规划、公共卫生等多个领域。通过在给定点上创建缓冲区，我们可以分析和可视化某一特定区域内的地理特征。在这篇文章中，我们将探索如何使用 ArcGIS 的 Python API 来实施点缓冲分析，并添加相关的可视化图形。
## 什么是缓冲分析？
缓冲分
最近，在学习如何利用python中的EOF 对太平洋附近的1979-2004年出现的海温异常进行分析。EOF分析是气象分析中常见的一种分析方法，也被称为经验正交函数。经过EOF分析，可以将几十年的海温数据变成几个空间模态和时间序列，这样就可以通过空间模态大致分析一些变化趋势，话不多说，接下来我们就开始看如何对SSTA进行EOF分解吧！首先我们需要分析的数据是SSTA，我选取的是1979—2004年
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2023-10-05 15:39:47
22阅读
audio.h 声音的类型和枚举值定义在：system/core/include/system/audio.h。输入输出端口（audio_io_handle_t）typedef int audio_io_handle_t;流类型audio_stream_type_t（AUDIO_STREAM_*）&nbs
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2023-08-21 11:08:18
261阅读
摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。作者：eastmount 。一.图像分类图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，
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2023-06-13 14:36:50
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利用python库librosa提取声音信号的mfcc特征及特征融合前言librosa库介绍librosa 中MFCC特征提取函数介绍解决特征融合问题总结 前言写这篇博文的目的有两个，第一是希望新手朋友们能够通过这篇博文了解到 python 还有这么强大的一个声音处理库；第二则是本人在用该库时发现的一个小问题，就是库由于封装的太完备，在我们想做特征融合时候会出现一点小问题，在这我将指出并提供一种
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2023-10-07 16:47:21
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## Python利用wordcloud库对全文做词云分析
词云（Word Cloud）是一种将文本中的关键词以可视化的方式呈现出来的图表，通过词云可以直观地了解文本的重点关注词汇。在Python中，有一款名为wordcloud的库可以用于生成词云图。
本文将介绍如何使用Python的wordcloud库对全文进行词云分析，并提供代码示例。
### 安装wordcloud库
在开始之前，我
原创
2023-08-30 11:15:42
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想“温故而知新”一下，但是在家总是慵懒，就算是自己写的文章也不想看。但是又十分好奇自己在过去的一年多的时间里到底写了啥，于是决定用python对自己的文章进行简单的文本分析，分析目标是：
得到每一篇文章的关键词；
使用这些关键词生成所有文本的关键词共现网络。
一、文本预处理
首先先导出并解压自己的文章，简书的导出非常方便，这也是我喜欢用简书编辑器的原因（包括本文也是用简书编辑器写的），
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2021-07-16 17:58:10
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新型冠状病毒疫情加剧，让人闲的不行。
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2021-07-26 11:07:02
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性能调优得先从系统开始侦查，先看看怎么查询CPU相关信息吧:关于top//执行top命令:toptop - 11:39:32 up 68 days, 23:29, 2 users, load average: 0.00, 0.01, 0.05Tasks(): 121 total, 1 running, 120 sleeping, 0 stopped, 0 zombie(僵尸进程数)Cpu(s):
