pyAudioKits是基于librosa和其他库的强大Python音频工作流支持。API速查手册通过pip安装：pip install pyAudioKits本项目的GitHub地址，如果这个项目帮助到了你，请为它点上一颗star，谢谢你的支持！如果你在使用过程中有任何问题，请在评论区留言或在GitHub上提issue，我将持续对该项目进行维护。本节介绍一个使用pyAudioKits读取并提取音
转载
2024-04-17 07:52:26
154阅读
古有听声辨位，今有听声“识”人。说到声音，其本质是不同频率声音的集合，以波的形式振动（震动）传播。由于每个人的发声器官（口腔、鼻腔、声带）各不相同，因此每个人的声音也不一样。因而，你的声音代表了个人很多关键信息，例如，性别、年龄、音色等特征。前几年，韩国大热的刑侦剧《Voice》里，女主是一个报警中心电话接听员，天生听力过人，不仅能听到很多常人听不到的细小微弱的声音，还能分辨出人讲话的声音、物体碰
转载
2024-01-16 06:29:28
300阅读
最近几天，一款魔性的小游戏在微博上刷屏了，各大平台的主播也纷纷如感染一样自己怎么玩这个游戏(被游戏玩)。这个游戏叫做《不要停！八分音符酱♪》。它是一款岛国的恶搞游戏，主角是一只可爱的小生物 — 八分音符酱，玩家通过对它喊话来控制其前进和跳跃。因为操作方式太奇葩，所以玩游戏的人本身似乎会比游戏更好玩……不过这不是我今天重点。我们是编程教室啊，肯定不能像游戏主播一样打个游戏卖个萌就完啦！所
转载
2024-08-30 15:26:24
14阅读
所以kaldi、cntk、tensorflow等支持深度学习的工具目前比较流行，kaldi的优势就是集成了很多语音识别的工具，包括解码搜索等。 具体的开源平台汇总如表1所示。 支撑技能 声学器件传声器，通常称为麦克风，是一种将声音转换成电子信号的换能器，即把声信号转成电信号，其核心参数是灵敏度、指向性、频率响应、阻抗...机器之心原创作者：nurhachu null本文主要介绍用于语音识别的开源工
转载
2024-08-07 16:18:53
57阅读
1. 语音识别介绍语音识别的最主要过程是：特征提取：从声音波形中提取声学特征；声学模型（语音模型）：将声学特征转换成发音的音素；语言模型使用语言模型等解码技术转变成我们能读懂的文本。语音识别系统的典型结构如图1所示： 图1 语音识别结构
1.1 声学特征提取声音实际上一种波，原始的音频文件叫WAV文件，WAV文件中存储的除了一个文件头以外，就是声音波形的一个个点。如图2所示： 图2
转载
2023-11-28 15:37:52
221阅读
说话人识别的基础知识 1.语音的产生 声门：两片声带之间的空间叫声门 主声道：声带即声门以上，经过咽喉，口腔的通道 鼻道：经过小舌和鼻的管道 声道是分布参数系统，为谐振腔 分布参数系统即系统状态变化不能只由有限个参数变化描述，而是用场（一维或多维空间变量的函数）浊音：由声带振动并激励声道而得到的语音（气流通过绷紧的声带，冲激声带产生振动，使声门处产生准周期性的脉冲串，并激励声道） 清
转载
2023-11-14 09:42:27
198阅读
声压级计算代码如下：# 在spl.py文件里面的计算声压和响度函数
import numpy as np
import math
#np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')
def spl_en(x,fs,flen):
'''
:param x:代表输入的语音信号
:param fs: 采样率
:param flen:
转载
2023-10-02 20:16:09
680阅读
在日常工作中，我们偶尔需要整理会议录音记录，并以文字的形式梳理成电子档。往往一场会议的录音时间是会比较长的，如果从头听到尾，还要手动录入，这就既费时又费力。其实我们使用一些软件的功能，就能直接从音频中提取出文字信息。那有什么音频转文字免费软件呢？跟着文章往下看吧。软件一：万能文字识别【简介】看到这个名字，就能知道这是款用于文字识别的软件。它不仅能够识别转换图片的文字，还能够识别转换音频、视频、手写
转载
2024-01-12 13:49:42
67阅读
原标题：超火的听力测试，测测你的耳朵可以听到多少赫兹？小编先来带大家做个测试：戴上耳机，仔细听这段音频。你的耳朵可以从多少赫兹听到多少赫兹？据说，不同年龄的人，能听到的范围不一样。年龄越小的人，听到的范围越大；年龄大或者听力早期退化的人，听到的范围越小。全球11亿年轻人听力下降根据2015年的OMS(有机质谱测定法)，全球11亿年轻人都存在听力下降问题。而个人音频设备或智能手机发出的超标声响影响最
转载
2023-12-19 15:08:23
63阅读
继“刷脸”之后，声纹识别也已进入我们的生活。近日，平安科技和金融壹账通联合项目组与广发银行签署了声纹核身项目，将在银行预防欺诈、提供优质服务方面发挥作用。此前，市场监管总局、人民银行两部委发文，决定将支付技术产品认证扩展为金融科技产品认证，并确定了《金融科技产品认证目录(第一批)》，该认证目录中也包括声纹识别系统。那么，什么是声纹？它会被模仿导致识别设备误判吗？频谱、韵律、语言特征均有差异声纹
转载
2023-11-27 05:53:44
79阅读
Android 声音识别技术是当今移动设备中一个重要的交互方式，尤其在智能助手和无障碍功能方面展现了巨大潜力。本文旨在详细记录如何解决可能出现的 Android 声音识别问题，涵盖从协议背景到逆向案例等各个方面，以便为开发者提供一份详尽的参考记录。
### 协议背景
在理解 Android 声音识别的基本原理之前，我们需要明确声音识别的总体架构和协议交互。声音识别通常需要声学模型、语言模型及解
Mel频率倒谱系数（melfrequency cepstral coefficients,MFCC)是声音的短期功率谱的表示，基于非线性频谱上的对数功率谱的线性余弦变换。在自动语音识别领域，MFCC是使用最广泛的特征之一，同时，它也广泛应用于声纹识别领域。MFCC特征提取过程,如图1所示。图 1 MFCC特征提取过程１）对原始语音进行预加重、
import cv2
import numpy as np
def template_demo():
tpl=cv2.imread('./images/ting.png')
target=cv2.imread("./images/timg.bmp")
cv2.imshow("template image",tpl)
cv2.imshow("target image
# GMM声音识别的python实现
声音识别是一项重要的技术，可以应用在语音识别、语音合成、情感分析等领域。而高斯混合模型（GMM）是声音识别中常用的一种技术。
本文将介绍如何使用python实现GMM声音识别，并提供相应的代码示例。我们将分为以下几个部分进行介绍：
1. GMM声音识别简介
2. GMM声音识别的步骤
3. 使用python实现GMM声音识别的代码示例
## 1. GM
原创
2023-12-06 14:48:34
189阅读
一、编程语言声纹识别（语音识别）算法工程师需要熟悉以下一种或者多种编程语言。1、首选Python简洁的语法和强大的库支持（如TensorFlow、PyTorch、Keras等），Python成为了机器学习和深度学习领域最受欢迎的语言之一。语音识别和声纹识别中的很多算法和模型都是用Python实现的。2、次选C++对于性能要求较高的应用，如实时语音识别系统，C++是很好的选择。C++可以提供更快的执
转载
2024-08-08 17:08:19
35阅读
今天小编告诉大家如何对win10系统语音识别应用进行设置，可能很多用户都不知道怎么对win10系统语音识别应用进行设置，但当我们遇到对win10系统语音识别应用进行设置的问题怎么办呢？遇到这种情况不要着急，我们依照要启动体验，只需打开“开始”菜单，搜索Windows语音识别，然后选择最佳结果。就搞定了；还有不会对win10系统语音识别应用进行设置的朋友，跟着下面的步骤一起学习一下吧。win10语音
转载
2023-11-15 14:14:36
75阅读
Investigation of Multimodal Features, Classifiers and Fusion Methods for Emotion Recognition（情绪识别的多模态特征，分类器和融合方法研究）摘要自动情绪识别是一项具有挑战性的任在本文中，我们展示了我们为基于音频视频的野外情感识别（EmotiW）2018挑战的子挑战所付出的努力，该挑战要求参与者从六种普遍情感中
转载
2024-07-31 16:50:34
130阅读
前言本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,或者识别环境中的声音类型(空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声)等，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。环境准备主要介绍libsora，PyAudio，pydub的安装，其他的依赖包根据需要自行安装。Python 3.7Tensor
转载
2024-08-09 10:30:41
292阅读
# Android 声音识别赫兹实现指导
在本篇文章中，我们将学习如何在Android应用中实现声音识别的赫兹（频率）检测。我们将从头到尾详细讲解整个过程，并提供必要的代码示例，确保即使是刚入行的小白也能理解实现步骤。
## 整体流程
以下是实现声音识别赫兹的基本流程。
| 步骤 | 描述 |
|-----------|
# PyTorch 乐器声音识别
在音频处理领域，乐器声音识别是一个很有挑战性的任务。通过深度学习技术，特别是使用 PyTorch 这一强大的深度学习框架，我们可以有效地识别不同乐器发出的声音。本文将介绍如何使用 PyTorch 来进行乐器声音识别，并提供代码示例。
## 乐器声音识别的基本步骤
乐器声音识别的基本步骤包括数据采集、数据预处理、模型训练和模型评估。在数据采集阶段，我们需要收集
原创
2024-05-19 05:16:10
297阅读
