在音频处理时 , 经常出现使用一些功能 , 没有相关快捷键 , 尤其是对大量音频进行特殊处理时 , 需要快速进行编辑 , 如对音频进行淡出处理 , 需要 选中一段音频片段 ,
Matlab绘制包络线可以通过hilbert或者envelope实现，先说hilbert
创伤后应激障碍(posttraumatic stress disorder, PTSD)是一种常见的令人衰弱的精神疾病，在美国成年人中终生患病率为7%，在退伍军人中的患病率为0.25%。PTSD可能发生在经历或暴露于危及生命的事件之后，其特征是侵扰性的想法或记忆，认知和情绪的负面改变，高度唤醒和回避。执行功能的认知缺陷也可能在PTSD中表现出来。
Rose今天主要介绍一下EMD算法原理与Python实现。关于EMD算法之前介绍过《EMD算法之Hilbert-Huang Transform原理详解和案例分析》,
SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。
本文主要介绍用数据包络分析和基因算法按上市公司的基本面数据进行选股分析。其中基因算法用于选择基本面指标，数据包络分析对股票进行效率评分。 由于代码较长，本文只贴出一部分 完整代码获取方式在文末放送 “ 数据包络分析 ” 数据包络分析（DEA）是线性规划模型的应用之一，它是由美国运筹学家A. Charnes和W. W. Cooper等学者于1978年在“相对效率评价”基础上发展起来的一种新的系统分析方法，通过使用数学规划模型，评价具有多个输入、特别是多个输出的“部门”或“单位”（称为“决
双踪示波器、高频信号源、低频信号源、实验模块7——晶体振荡器电路、实验模块5——乘法器调幅电路、实验模块18——自动增益控制与包络检波模块。
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
KaraTuner: Towards end to end natural pitch correction for singing voice in karaoke
之前分享过matlab如何绘制包络线（传送门：Matlab绘制信号包络线），今天分享一下python如何实现
本文重点介绍德州仪器 （TI） 的包络跟踪，这是一种用于提高 LTE 发射器 PA效率的新型电源管理技术。
(2)将开关10K11接通,开关10K04~10K08断开,从10OUTO2端输出。
恒参信道 ：信道特性不随时间变化或者变化很缓慢，信道特性主要由传输媒介所决定，如传输媒介基本不随时间变化，则它构成的信道属于恒参信道。
振动信号降噪结果分析： 对于去噪效果好坏的评价，常用信号的信噪比（SNR）、估计信号同原信号的均方根误差（RMSE）来判断。SNR 越高则说明混在信号里的噪声越小，否则相反。RMSE的计算值越小则表示去噪效果越好。 信噪比定义：
EMD（经验模态分解）是由美国NASA的黄锷博士提出的一种信号处理方法。EMD将信号分解为频率按照从高到低的一系列模态分量，并由于噪声占主导的分量主要是高频信号，有效信号占主导的分量主要是低频信号，因而它们之间存在着一个分界点，当找到这个分界点时即可实现对信号的降噪。
数据包络分析（Data Envelopment Analysis，也称DEA）是一种用于进行前沿分析的非参数方法。它使用线性规划来估计多个决策单元的效率，它广泛应用于生产、管理学和经济学。这项技术最初由Charnes，Cooper和Rhodes于1978年提出，自那之后它成为估算生产前沿的一个很有用的工具。
FL Studio 21推出 – 新功能和改进。如果您从事音乐制作，那么您不可能没有听说过 FL Studio，或者很可能已经使用过这个音乐程序。好了，新版本的 FL Studio 21 DAW 已经准备好向公众发布了。Image-line 正在为 2023 年的大型揭幕准备最终细节。纯正简体中文支持，更快捷的音频剪辑及素材管理器，多样主题随心换！Mac版新增对苹果M2/1家族芯片原生支持。FL Studio 21 已经发布，并且有许多令人兴奋的新更新和插件可供用户使用，以帮助他们进行创作和工作流程。新功能是由一个专注于新插件开发的团队创建的，而不是由FL Studio本身的团队创建的。
在前面的文章中，我们讨论了数据包络分析技术，我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法。在这篇博文中，我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例，我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的（在GPL v3许可下），您可以从Github免费下载。
调制（modulation）就是对信号源的信息进行处理（低频），加到载波上（高频），使其变为适合于信道传输的形式。
按道理讲，这些东西应该熟记于心的。但是自己真心不喜欢记这种东西，看到一个总结不错的博客，转载过来以便于自己查看把！原文
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是评价多输入指标和多输出指标的较为有效的方法，将多投入与多产出进行比较，得到效率分析，可广泛使用于业绩评价。
脑磁图(MEG)与基于限带功率包络相关的静息状态功能连接(rsFC)联合使用，可以研究人类大脑内在网络所组成的静息状态网络(RSNs)。然而，目前MEG系统的可用性有限，阻碍了电生理rsFC的临床应用。在这里，我们直接比较了已知的RSNs以及全脑rsFC连接体及其状态动力学，这些数据来源于同时记录的MEG和高密度头皮脑电图(EEG)静息状态数据。通过比较头部边界模型和头部有限元模型的结果，研究了头部模型精度对脑电rsFC估计的影响。结果显示，除额顶叶网络外，MEG和EEG获得的RSN图大部分相似。在连接体水平，与脑电图相比，MEG对额部rsFC的敏感性较低，而对顶枕部rsFC的敏感性较高。这主要是由于脑磁图传感器相对于头皮位置的不均匀性，当考虑相对脑磁图传感器位置时，显著的脑磁图差异消失了。在区分灰质和白质的脑电图中，默认网络是唯一需要高级头部建模的RSN。重要的是，rsFC状态动力学的比较证明了MEG和头皮脑电图之间的较差的对应关系，表明了对瞬态神经功能整合的不同成分的敏感性。因此，这项研究表明，基于人脑连接体的静态rsFC研究可以以类似于MEG的方式在头皮脑电图中进行，为rsFC分析的广泛临床应用开辟了道路。本文发表在NeuroImage杂志。。
文章目录 音频特征学习 tools pyworld librosa nnmnkwii 音频特征学习 tools pyworld install linux or windows pyworld：https : //github.com/JeremyCCHsu/Python-Wrapper-for-World-Vocoder Pitch contour(fundamental frequency, F0) 音高轮廓 基频 Harmonic spectral envelope 谐波频谱包络 Ap
1. 什么是节拍？ 节拍（beat）是音乐在时间上的基本单位，它指强拍和弱拍的组合规律。如每隔一个弱拍出现一个强拍时是一种节拍，每隔两个弱拍出现一个强拍时是另一种节拍。当我们在听一首歌时，总会不自觉的摇头晃脑，或跟着节奏抖腿，或击掌打拍子，这些动作的时刻点，对应到音乐的时间里，就是节拍了。 2. 应用方向 音频可视化：如根据音频的节拍变换切换视频场景 游戏方向：如节奏大师、beatmaps 音乐风格化：如QQ音乐的超嗨DJ 3. 节拍检测算法 如开源的librosa采用节拍检测算法librosa.beat
原文作者：Vasilis Vryniotis
在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前，不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域。
Image Line的FL Studio是软件领域的一股重要力量，在更广泛的意义上被称为“DAW”（数字音频工作站），包括从“软件槽盒”到“音乐制作中心”再到“影视后期制作”的所有内容。
水果编曲FL Studio20.99中文版是由公益小组【FL水果英翻组】特别为大家送上20.99测试版功能全解析，提前了解最终正式版会带来的新功能。
在通信系统中我们经常可以听到白噪声，那这个白噪声到底是什么意思呢。由于在一般通信系统的工作频率范围内热噪声的频谱是均匀分布的，好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布那样，所以热噪声又称为白噪声。那热噪声又是什么呢，热噪声是电阻性器件中的自由电子运动产生的交流分量。这个是随机的，也是常用来分析问题的噪声。
MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，全称是梅尔频率倒谱系数。它是在1980年由Davis和Mermelstein提出来的，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。顾名思义，MFCC特征提取包含两个关键步骤：梅尔频率分析和倒谱分析，下面分别进行介绍。
手机，作为移动互联网时代的标配，已经走进了我们每个人的生活。有了它，我们可以随心所欲地聊天、购物、追剧，享受美好的人生。
支持苹果 Silicon 芯片 – 对苹果 Silicon 芯片（M1 芯片以及相关 CPU）的原生 ARM 代码支持，但请注意： NewTime、NewTone 和一些 DirectWave 采样格式的导入功能尚未完全重构可能会有问题。
在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音，故一般来说，低音容易掩蔽高音，而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以，人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器，对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征，对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质，对输入信号不做任何的假设和限制，又利用了听觉模型的研究成果。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。
万众期待的 FL Studio 21 版本将于正式发布上线，目前在紧锣密鼓的安排上线中，届时所有购买正版 FL Studio 的用户，都可以免费升级到21版！按照惯例，本次新版也会增加全新插件，来帮助大家更好地创作。今天先给大家分享一下，介绍全部功能讲解，后续会有专门的解说功能视频发布。
万众期待的FL Studio 21版本将于正式发布上线，目前在紧锣密鼓的安排上线中，届时所有购买正版 FL Studio 的用户，都可以免费升级到21版！按照惯例，本次新版也会增加全新插件，来帮助大家更好地创作。今天先给大家分享一下，介绍全部功能讲解，后续会有专门的解说功能视频发布。
FL Studio最新发布21版本，也是一次重要的版本更新，让使用FL Studio软件的音乐制作人们进入到了全新的AI编曲时代，并改进了80多操作页面包括用户页面、项目文件夹、常规设置、导出导入等等，使用起来更加的简洁。本期给大家带来的是FL Studio 21版本的全方位解析，喜欢的小伙伴们赶紧来学习一下吧。大家辛苦啦！希望可以帮助各位更全面了解21新版的全部功能！
本文译自Wolfram社区哈佛大学 Li Zeng 的文章：https://community.wolfram.com/groups/-/m/t/2445247
原文 https://medium.com/netflix-techblog/streaming-video-experimentation-at-netflix-visualizing-practical-and-statistical-significance-7117420f4e9a
载波：某种高频周期性振荡信号，如正弦波。 受调载波称为已调信号，含有消息信号特征。
音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。也有报道说，大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。由于以前的作品主要使用简单的人工听觉刺激，例如纯音或蜂鸣声。尚不清楚音乐的熟悉程度如何影响大脑的反应。为了解决这个问题，该论文分析脑电图（EEG）来研究大脑皮层反应和音乐熟悉度之间的关系。使用钢琴声音产生的旋律作为简单的自然刺激。跨试验，通道和参与者的平均互相关函数在时间滞后70和140毫秒左右时显示出两个明显的峰值。在两个峰值处，与听熟悉的音乐相比，互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。该研究发现表明，对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。该发现的一项潜在应用可能是区分听众对音乐的熟悉程度，这为评估大脑活动提供了重要工具。
5.声码器 1. world 1. github地址：https://github.com/r9y9/wavenet_vocoder 2.world主要提取提取pitch音高（基频，F0）、谐波谱包络线、非周期谱包络线
摘要：精神疾病在神经生物学和临床表征上存在异质性，基于数据驱动的疾病亚型识别有助于精神疾病的诊断和治疗，本文报告了创伤后应激障碍(PTSD)和重度抑郁障碍(MDD)两种临床相关亚型的识别，这两种疾病亚型主要通过在额顶叶控制网络（FPCN）和默认模式网络内（DMN）中稳定、有区分度的功能连接模式来建立。本文分析了四组PTSD和MDD患者数据集，在高密度静息态脑电图中重建信号，探究重建信号的能量包络连接性特征（PEC），通过有监督和无监督的机器学习确定疾病亚型，并表明这些疾病亚型在不同条件下记录的独立数据集之间是可转移的。与健康对照组相比，功能连接差异较大的疾病亚型对PTSD的心理治疗反应较差，对MDD的抗抑郁药物没有反应。在MDD数据集中，PTSD和MDD两种临床相关亚型对接受心理治疗同时接受重复经颅磁刺激（rTMS)治疗反应相似。本文通过稀疏聚类的数据驱动方法可能为基于连接组的诊断提供一个有效的解决方案。 一、背景介绍 精神病的诊断是根据一系列症状来定义的。例如，创伤后应激障碍(PTSD)涉及一系列情绪、认知和躯体症状，这些症状可能在一个人经历或目睹了一个对个人造成严重伤害或威胁的创伤事件后出现。同样，重度抑郁症(MDD)以持续的负面情绪为特征，通常与生理、心理或社会压力来源有关。研究精神疾病神经生物学的传统方法遵循了这一诊断框架，通过病例对照研究，将所有精神疾病患者与健康个体进行比较。然而，研究病例-对照组的差异可能会阻碍精神病学生物标志物的发现和对精神病理生物学的理解，在当前的临床诊断定义中，患者和健康对照患者中存在高度的生物学异质性，而这种生物异质性对治疗结果有重大影响，如何识别和复制能够阐明这种异质性的生物标志物是一个长期的挑战。本文试从高密度静息态脑电图（rsEEG）中重建源信号，并从重建的信号中提取功能包络连接特征（PEC），从PEC特征中寻找生物标志物。 研究主要目标：描述PTSD和MDD的神经生物学异质性，通过稀疏聚类的数据驱动方法，从静息态脑电图的功能包络连接（rsEEG-PEC）中识别出生物标志物，从而阐明精神病学在神经生物学和临床表征上的异质性。 研究方法概览 在四个独立的数据集中进行亚型分析，数据集包括两个PTSD数据集和两个MDD数据集。从一个PTSD数据集的rs-EEG中重建信号，从信号中提取PEC特征，根据PEC特征确定两种稳定且可复制的临床相关亚型。然后在其他数据集上对发现的亚型进行复制分析，探究数据集疾病亚型的可转移性，最后探究发现的疾病亚型在不同的临床干预下的反应，分析亚型的临床意义。 二、研究设计 数据集1：106名创伤后应激障碍患者和95名健康对照者（曾受创伤的健康参与者）的创伤后应激障碍数据集；研究人员使用BrainAmp直流放大器(Brain Products)以5 kHz采样率采集PTSD患者的脑电图数据，模拟带通滤波在0 - 1 kHz之间。按照标准的10-20系统，使用带有64个Ag/AgCl电极的Easy EEG帽进行数据记录。参考电极被固定在鼻尖上。在实验过程中，参与者被安排坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(闭上眼睛三分钟和睁开眼睛三分钟)，之后进行脑电信号的预处理。 数据集2：创伤后应激障碍135例患者，这些参与者是在北加州或新墨西哥州的退伍军人事务诊所的心理治疗评估中，基于符合创伤后应激障碍的临床标准而招募的。采用 (EGI)放大器，以1 kHz采样率和256个电极采集创伤后应激障碍患者的脑电图数据，在数据记录期间电极阻抗保持在50 KΩ以下。在实验中，参与者坐在一张舒适的椅子上，并被要求保持清醒，完成两个阶段(10分钟闭眼和10分钟睁开眼)。静息状态的脑电图预处理。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同的方式处理。 数据集3：重度抑郁症266例患者，在四个研究地点:德克萨斯大学西南医学中心(TX)、麻省总医院(MG)、哥伦比亚大学(CU)和密歇根大学(UM)，根据机构审查委员会批准的方案，每个参与者都获得了书面知情同意。rsEEG记录了四个研究地点。在所有研究地点，都进行了放大器校准。实验人员通过视频会议演示了准确的脑电图帽放置和任务指令传递，试验受试者脑电图数据获得了哥伦比亚脑电图团队的认证。rsEEG被记录在4个2分钟的区块中(两个闭着眼睛的区块和两个睁开眼睛的区块)。参与者被要求保持静止，尽量减少眨眼或眼球运动，并在眼睛睁开的情况下注视中心呈现的十字。记录的rsEEG数据使用与PTSD研究数据集1中相同处理。结果，在266例治疗前脑电图记录的患者中，228例有可用的脑电图数据可供分析。38例无法使用脑电图记录的患者主要表现为不良脑电图通道过多、通道总功率过大。 数据集4：重度抑郁症179例患者，179名患者来自荷兰的三家门诊精神保健诊所。根据10-20电极国际系统，所有通道的采样率为500赫兹。受试者被要求睁开眼睛，闭上眼
言语感知受到听觉处理的制约。虽然婴儿的听觉系统不成熟，语言经验有限，但他们表现出非凡的言语感知能力。为了评估新生儿处理复杂语音线索的能力，我们结合近红外光谱(NIRS)和脑电图(EEG)来测量大脑对不同辅音音节的反应，分别评估脑电生理反应及其代谢相关性，这两种技术的结合有提供精确的空间定位和高时间分辨率的独特优势。
研究重点：尽管功能性磁共振成像发现表明，皮质连通性网络在抑郁症治疗选择中发挥作用，但其临床应用仍然有限。近来，方法学研究进展揭示，类似于使用EEG的连通性网络，是一种更容易在临床实践中实现的工具。
FL Studio 21即将推出 – 新功能和改进。如果您从事音乐制作，那么您不可能没有听说过 FL Studio，或者很可能已经使用过这个音乐程序。好了，新版本的 FL Studio 21 DAW 已经准备好向公众发布了。Image-line 正在为 2022 年的大型揭幕准备最终细节。纯正简体中文支持，更快捷的音频剪辑及素材管理器，多样主题随心换！Mac版新增对苹果M2/1家族芯片原生支持。FL Studio 21 已经发布，并且有许多令人兴奋的新更新和插件可供用户使用，以帮助他们进行创作和工作流程。新功能是由一个专注于新插件开发的团队创建的，而不是由FL Studio本身的团队创建的。
音乐感知涉及复杂的大脑功能。音乐和大脑之间的关系，例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐，已经得到了广泛的研究。
摘要：语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究，对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析，方便地展现语音信号的时域及频域曲线，并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理，帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析，以及语音合成等。
今日有空，于是想着写一篇稍微有那么点价值的技巧文章。本文提供了一种麦克纳姆轮辊子建模方案，该方案可以使辊子轮廓在45度方向上的投影完全重叠于所设计的麦轮外圆，而网络上的教程大多只能做到辊子母线投影到外圆，辊子轮廓投影只能近似重叠于设计的麦轮外圆。
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