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音频分析

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音频处理效率测评：audioflux、torchaudio、librosa和essentia库哪个更快？

python 人工智能 github

音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。

2023-04-25

1.2K0

这样的速度，还有谁？一个 issue 引发的性能大跃进

python github audio

前段时间开源了一个关于音频特征提取和分析的小项目，自己是 AI 音频领域方向的，但受限于对音频特征的理解，做研究时总感觉缺乏“底料”，所以当做是学习练手做了这个小东西。

2023-04-25

2270

这个小项目，上周被国外 AI 新闻网站报道，前些天又上了 github 热榜

深度学习 github 开源软件 python

疫情期间在校花了几个月时间，写了这个小项目，是关于音频特征提取和分析的，自己是 AI 专业研究音频的，但受限于对音频特征的理解，做研究时总感觉缺乏“底料”，所以当做是学习练手做了这个小东西。

2023-03-29

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Mel频谱和MFCC深入浅出

在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。

2023-02-28

2K0

音频领域常用的谱特征

python 深度学习 c 语言特征工程

本文详细列举一些谱特征的公式定义，做业务的时候，再也不用为脑海里捉襟见肘的特征发愁了！！！

2023-02-21

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深度学习工具audioFlux--一个系统的音频特征提取库

python 深度学习特征工程 c 语言

audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。

2023-02-21

2.1K0

全球音频领域哪家强--盘点音频领域常用的python库

python 深度学习特征工程 c 语言

计算机音频领域，有近百年的历史，论起这个行业的翘首，DAW(数字音频工作站)当之无愧，集行业各种顶尖技术和人才，产生出工业级标准如Pro Tools，各方一霸如Cubase, Logic, FL Studio ......

2023-02-17

1.6K0

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