数字音频数字音频的操作需要3个步骤：采样，量化，编码。采样：这个是指音频的。首先要对模拟信号进行采样，所谓采样就是在时间轴上对信号进行数字化。采样率一般是44.1kHz，而所谓的44.1kHz就是代表1秒会采样44100次量化：是指在幅度轴上对信号进行数字化，比如用16比特的二进制信号来表示声音的一个采样，而16比特（一个short）所表示的范围是[-32768,32767]，共有65536个可能
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2023-08-14 23:21:24
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首先 谈谈一些基本知识 ：采样率：采样就是把模拟信号数字化的过程，不仅仅是音频需要采样，所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号蓝色代表模拟音频信号，红色的点代表采样得到的量化数值。采样频率越高，红色的间隔就越密集，记录这一段音频信号所用的数据量就越大，同时音频质量也就越高。常用的音频采样频率有：8kHz、11.025kHz、22.05kHz、16kHz、37.8kHz、4
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2023-11-08 15:14:38
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采样频率： 每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数。用Hz表示，采样频率的倒数是采样周期，即采样之间的时间间隔。 通俗的讲：采样频率是指计算机每秒钟采集的多少声音样本。采样频率越高，即采样的间隔时间越短，则在单位时间内计算机得到的声音样本数据就越多，对声音波形的表示也越精确。采样定理频率的两倍时，才能把数字信号表示的声音还原成为原来的声音。所以采样定理确定了信号最高最高的频率
用python播放声音文件（mp3、wav、m4a等）前段时间在搞一个基于python的语音助手，其中需要用到python播放音频的功能，要在windows上和树莓派上运行，但是在网上找了好久，都没有找到合适的解决方案(pygame 和 PyAudio勉强能用，但是效果不理想)。无奈只能想办法Google一下，找到了一篇比较基础的文章，详细的介绍了怎样用一些库来实现播放音频的功能，简单实用。为了方
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2024-02-02 14:03:19
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本文将演示如何使用Python创建音乐可视化器。 如何可视化音乐？我们首先需要知道音乐是如何组成的，以及如何将它可视化。音乐是声音的组合。声音是我们耳朵检测到的振动。振动由频率和振幅(速度和响度)定义。最简单的可视化方法是画一排条形图。每个条代表一个频率。当音乐播放时，这些条会根据频率的振幅上下移动。用Python实现在开始编码之前，需要安装必须的Python库。本文使用Pygame(
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2023-09-21 11:39:38
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系统以千赫兹为单位进行测量。音频采样率决定了数字音频中捕获的频率范围。在大多数 DAW 中，会在音频首选项中找到可调整的采样率。这让我们可以控制项目中音频的采样率。在DAW 中最常看到的选项（44.1 kHz、48 kHz），图中正弦波演示一个完整的波长：为什么标准音频采样率为 44.1 kHz？最常见的音频采样率为 44.1 kHz，即每秒 44,100 个样本。大多数音频都是这个标准，用于 C
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2023-09-10 22:03:58
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为什么要进行音频重采样从设备采集的音频数据与编码器要求的数据不一致扬声器要求的音频数据与要播放的音频数据不一致更方便运算，例如：处理回音消除时，需要将音频数据转换成单声道的数据，方便计算ffmpeg重采样主要APIswr_init ： 初始化重采样上下文swr_alloc_set_opts： 设置重采样参数swr_convert： 重采样swr_free： 释放重采样上下文空间重采样初始化重采样上
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2024-04-12 20:38:01
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类似微信，当按下按钮后开始接收信号，接收信号后调用DLL文件，得到一段字符串，进而进行命令词识别，命令词即可操纵机器人模型使之产生动作。开辟缓冲区，从设备接收信号，放大，增加分贝，然后生成*.wav文件。先看范例文档范例见labview\examples\Graphics and Sound\Sound应该对声音信号进行适当的处理以实现最好的识别效果 采样模式采样模式指定VI每次采集一个
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2023-10-16 20:52:51
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在windows平台下采集输入设备的音频数据资料已经很多了，但是采集声卡回放设备的方法却比较少，在此写下本人开发的一个用于采集声卡回放输出设备（桌面声音）的音频数据，并做重采样处理的功能模块；当然同时也支持从输入设备中采集音频数据。 在实现过程中使用了MMDevice API等较新的接口，该接口在windows vista之后的版本才出现，所以
原创
2014-12-03 00:52:00
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在声纹识别中，为了满足对不同采样率的要求，常需要对语音进行重采样。重采样即将原始的采样频率变换为新的采样频率以适应不同采样率的要求。实现重采样的传统方法有三种：一是若原模拟信号x(t)可以再生，或是已记录下来，那么可以进行重新采样；二是将x(n)通过数模转换D/A变成模拟信号x(t)，对x(t)经模数转换A/D在重新采样；三是L/M倍采样率转换算法，对采样后的数字信号x(n)，在“数字域”做采样率
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2023-10-23 15:55:45
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0.大纲每次考1到3分压缩的前提是有冗余1.多媒体技术基础概念1.1音频的相关概念声音的带宽就是声音的频率的范围大于人能听到的最大音频20Khz，是超声波低于20hz的是次声波，低声波常见的狮吼功和和弹琴，耳朵破之类，这是假的，因为乐器的发声范围，跟乐器的带宽和人耳朵带宽一样采样就是采声波的点采样频度，越高说明，采点的密集程度高，还原度高，时间间隔越短，还原度越好采样精度，就是类似y轴的格子，例如
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2024-07-12 06:00:56
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文章目录一、什么是采样频率？二、什么是采样定理？三、采样率究竟应该定？四、让python来看看采样率问题五、结论 一、什么是采样频率？ 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。二、什么是采样定
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2023-09-21 10:27:37
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1.采样频率采样频率是指每秒采样多少次，采样频率越高,声音的质量也就越好,声音的还原也就越真实，但同时它占的资源比较多。2.采样位数 即采样值或取样值（就是将采样样本幅度量化）。它是用来衡量声音波动变化的一个参数，也可以说是声卡的分辨率。它的数值越大，分辨率也就越高，所发出声音的能力越强。 每个采样数据记录的是振幅, 采样精度取决于采样位数的大小: - 1 字节(也就是8bit) 只能记
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2024-01-20 02:55:04
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
一、关于数字音频 数字音频是指使用数字编码的方式也就是使用0和1来记录音频信息，它是相对于模拟音频来说的。在CD光盘和计算机技术未出现之前都是模拟音频（如录音带），其中数字/模拟转换器简称：DAC、模拟/数字转换器简称：ADC 。 1、数字音频里几个重要的参数：1）采样位数——可以理解数字音频设备处理声音的解析度，即对声音的辨析度。就像表示颜色的位数一样（8位表示256种颜色，16位表示6553
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2023-11-27 11:19:43
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理解会议中的AEC流程采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机每秒钟采集多少个信号样本。如音频采样频率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数，采样频率越高声音的还原就越真实越自然。在数字音频领域，常用的采样率有：8,000 Hz是电话所用采样率,
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2023-10-28 07:35:13
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一、 声音的读与写以下将用到python自带的wave模块进行操作。声音文件的读取 以下以wav文件为例。 使用wave模块进行声音的读取操作是：wave.open(r"wav文件路径",“rb") ‘rb‘表示命令为只读模式。 wav.open命令后将返回一个wave_read对象，通过调用wave_read的方法可以获取wav文件的参数。 wave_read对象的方法有以下几种: (假定已经执
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2023-06-09 13:18:04
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广告关闭2017年12月，云+社区对外发布，从最开始的技术博客到现在拥有多个社区产品。未来，我们一起乘风破浪，创造无限可能。这也是使用 python 标准库的方法，我们可以把写好的一些可复用的函数，封装成模块然后发布到python的本地库中。 然后在其他的程序就可以导入你这个写好的模块了。 简单来说模块就像一个常用的零件，例如组装一个高达模型时，可以把现成的零件拿过来使用，加快我们的组装速度，如果
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2023-08-23 19:59:28
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声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布，（freq.wav数据地址）#-*- encoding:utf-8 -*-
importnumpy as npi
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2023-09-04 13:56:44
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# Python采样：简单实用的技巧
在数据科学和机器学习的领域，采样是一个重要的概念。采样是从一个数据集中选择一部分数据的过程，常用于将庞大的数据集简化为更小、更易于处理的样本，以提高计算效率和分析速度。本文将介绍Python中的采样方法，并提供代码示例，帮助你理解如何在实际应用中使用采样技术。
## 1. 采样的概念
采样旨在通过对数据集的子集进行研究来推断整体特征。根据不同的需求，常用
原创
2024-08-10 04:43:43
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