音频格式比较： 音乐爱好者常见的音频格式有：flac、ape、wav、mp3、aac、ogg、wma 1.压缩比比较： aac>ogg>mp3(wma)>ape>flac>wav（同一音源条件下）
mp3和wma以192kbps为分界线，192kbps以上mp3好，192kbps以下wma好。2.音质比较： wav=flac=ape>aac>ogg>
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2024-01-28 08:05:13
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介绍一篇关于当存在拼写错误的字符串如何进行相似性搜索的论文，该论文结合字符串相似性和语音相似性可在大型存储库中进行快速的相似性搜索。论文连接一、介绍背景：字符串相似性算法可以处理字符串拼写错误的问题。但现有的相似度匹配方法包括使用基本的字符串相似度距离度量到使用更复杂的方法以及给定语言的单词语音表示法。编辑距离(ED)(或Levenshtein距离)是最广为人知的字符串指标。但现有的字符串相似性算
动态时间规整 ，Dynamic Time Warping，简称 DTW；它是衡量 两个时间序列 之间相似性的 一种度量方式，特点是 序列的长度可以不同；其主要应用于 语音识别 领域； 算法起源我们知道相似性度量有很多种方式，那为什么还需要 DWT 这种算法？举个 语音识别 的例子，比如我们早上跑操要喊 1234，我们会把不同的数字发音拖长，用数字形象的表示为1 1 2 2 3 4 //
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2024-07-26 18:09:33
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本文讲的主要是功放和耳放的声道分离度。首先先简短介绍一下什么是声道分离度。放大器的声道分离度通常是描绘当一个声道输出信号时，另外的声道输出多少残余信号。例如，测试时当音源只播放左声道时，放大器左声道会输出信号，但是右声道也会有残余信号输出。此时，右声道输出的残余信号越大，则这个放大器的声道分离度越低。当然，声道分离度本身也有多种测试方法，这里举得只是一个典型例子。而关于声道分离度你需要知道的最主要
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2023-11-30 15:19:45
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OPUS/SILK/SPEEX 音频编码比较
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2019-04-08 23:42:00
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一、eyeD3 直接在google上搜索python mp3 process ，推荐比较多的就是这个第三方库了。先来看看官方介绍吧。AbouteyeD3 is a Python tool for working with audio files, specifically mp3 files containing ID3 metadata (i.e. song
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2023-08-24 12:11:19
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阅读文本大概需要 5 分钟。现如今，我们的学习知识的渠道越来越多，我们也要充分利用自己的感官去汲取知识。当我们看书累的时候，我们完全可以听过听书来学习，这样的平台也很多，pk 哥之前也写过关于下载喜马拉雅音频爬虫的方法。今天分享的是怎么用 Python 来播放音频与录音。三种播放音频的方式使用 Python 播放音频有以下几种方式：os.system()os.syst
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2023-08-15 13:14:53
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DTW可以用来干什么呢？ DWT可以计算两个时间序列的相似度，尤其适用于不同长度、不同节奏的时间序列（比如不同的人读同一个词的音频序列）。距离越近，相似度越高。DTW在语音中的运用： 在实际应用中，比如说语音识别中的孤立词识别，我们首先训练好常见字的读音，提取特征后作为一个模板。当需要识别一个新来的词的时候，也同样提取特征，然后和训练数据库中的每一个模板进行匹配，计算距离。求出最短距离的那个就是识
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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由于博客播放不了音频，所以音频将以视频形式展现。公众号也正在进行抽书往下拉就是文章地址有时，在进行编程时，我们需要进行一些音频处理。编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件拆分和追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音级别，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。所有这些东西都可以使用Python来实现。Python是一种灵活的语言。它为您听说过的几乎所有任务提
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2023-07-08 23:48:47
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用Python下载MP3的方法如果你想从互联网上下载MP3，那么你可以使用Python来实现这个任务。在本文中，我们将介绍如何用Python编写程序来下载MP3，同时还将分享一些有用的工具和资源。Python中使用的库要下载MP3，你需要使用Python中的一个或多个库，具体取决于你要下载的网站和文件类型。以下是几个可以帮助你下载MP3的库：requests：用于发出HTTP请求。Beautifu
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2023-08-26 11:14:02
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近两年，抖音、快手将短视频推到风口浪尖上，要生产出高质量的视频，离不开视频剪辑这一环节；在全民剪片浪潮中，大众使用最多的剪辑软件如：Pr、FCPX、剪印、Vue 等。视频剪辑过程中，Python 一些比较实用的技能，帮助我们更快地进行短视频的创作。1、提取背景音乐和修改音量先从抖音上下载视频文件，然后利用 moviepy依赖库提取到背景音乐。def get_audio_from_video(vi
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2023-10-16 15:16:59
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Python中音频处理库pydub的使用教程前言pydub是Python中用户处理音频文件的一个库。本文主要介绍了关于Python音频处理库pydub使用的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面来看看详细的介绍：安装：1、安装pip工具：sudo apt-get install python-pip2、安装pydub：sudo pip install pydub3、pydub依赖于ffmpeg，所
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2024-07-24 15:01:19
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import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# # file_path = 'D:\\code_python\\KAIR\\visualization\\x0.png'
# file_path = 'D:\\dataset\\test\\classic5\\lena.bmp'
# img = cv2.imread(f
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2023-07-07 16:31:20
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sndhdr模块功能描述：sndhdr模块提供检测音频类型的接口。唯一一个APIsndhdr模块提供了sndhdr.what(filename)和sndhdr.whathdr(filename)两个函数。但实际上它们的功能是一样的。（不知道多写一个的意义何在，what函数在内部调用了whathdr函数并把数据完完整整地返回）在之前的版本，whathdr函数返回元组类型的数据，在Python3.5版
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2024-02-27 10:41:05
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#音频播放方法一
song=AudioSegment.from_wav(r"D:\User\Dashujv\语音分析\data\声声慢.wav")
from pydub.playback import play
play(song)
#音频播放方法二
import os
file=r"D:\User\Dashujv\语音分析\data\声声慢.wav"
os.system(file)
#音频播放方
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2023-06-14 20:38:52
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一、读取音频文件from scipy.io import wavfile
import numpy as np
like = wavfile.read('./嘤嘤嘤.wav')
print (like) 结果： 图片是三维的ndarray，视频是四维的由[[img],[img],[img]]+音频组成 这里读取音频文件使用的scipy，scipy四个
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2018-11-15 21:38:00
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一、声音以具有诸如频率、带宽、分贝等参数的音频信号的形式表示，典型的音频信号可以表示为幅度和时间的函数。这些声音有多种格式，使计算机可以读取和分析它们，例如：mp3格式、WMA（Windows Media Audio）格式、wav（波形音频文件）格式。根据声波的特征，可把音频信息分类为规则音频和不规则声音。其中规则音频又可以分为语音，音乐和音效。规则音频是一种连续变化的模拟信号，可用一条连续的曲线
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2023-08-06 08:50:58
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# 用Python读取音频并保存音频
在日常生活中，我们经常会遇到需要处理音频文件的情况，比如音频编辑、语音识别等。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了各种库和工具来处理音频数据。本文将介绍如何使用Python读取音频文件并保存音频文件的方法。
## 读取音频文件
在Python中，我们可以使用`wave`模块来读取音频文件。这个模块提供了一种简单的方法来处理WAV格式的音频文件。
原创
2024-05-25 06:38:17
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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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