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spyder是Python(x,y)的作者为它开发的一个简单的Python开发环境。和其它Python IDE相比它最大 的优点就是模仿MATLAB的workspace功能，可以很方便地观察和修改数组的值。
#!/usr/bin/python # encoding:utf-8 # Filename : processAudio.py # author by :morespeech # python2.7 # platform:visual studio code, windows # topic: practice every day # detial: process audio # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求，本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知，这个库处理图像会出现内存泄漏的问题，原想着将plt的图转出来用opencv存就好了，然而并没有，牢骚完毕。 转换思路 总体分为两步完成目标： 将plt或fig对象转为argb string的对象 将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一 区分对象为pl
音频特征提取和傅里叶变换 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "errrolyan" # Date: 18-12-26 # Describe = "读取wav文件进行傅里叶变换获取频率值" import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we
1）当你的算法总是不收敛，诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候，可能是fitness函数写错了(幽怨脸)，问问自己，numpy矩阵操作对了吗？打个输出看看真的符合预期吗？
1.np.logspace(start,stop,num): 函数表示的意思是;在（start,stop）间生成等比数列num个 eg: import numpy as np print np.logspace(1,4,4) 结果为: [ 10. 100. 1000. 10000.] 2. np.fromstring('admin',dtype=np.int8)：函数的作用是将字符串装换成对应的ascii值 import numpy as np print np.fromstring
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
将两个单声道的音频文件叠加成一个新的音频文件。 实现：a + b = c(新) 同理，如果用 c - b 可以得到文件a 同理，也可以将多个单声道音频文件叠加到一起。
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件，并查看音频文件的波形图。
1、安装依赖 pip install pyaudio pip install pylab 2、语音数据展示 import pyaudio import numpy as np CHUNK = 4096 # 每次采集的数据点数 RATE = 44100 # 采样频率 p=pyaudio.PyAudio() # 启动类 stream=p.open(format=pyaudio.paInt16,channels=1,rate=RATE,input=True, frames_per
如果你是 Tensorflow 的初学者，那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过 TFRecord 的影子，但很多作者都没有很仔细地对它进行说明，这也许会让你感受到了苦恼。本文按照我自己的思路对此进行一番讲解，也许能够提供给你一些帮助。
最近由于课题需要数据源，但是没有直接获取的方法，所以只能在周老师http://www.qianyi.info/的网站上自己下载深度图转换成点云数据，大概花了三天的时间，终于弄得差不多了，这里做个记录。
本文实例为大家分享了python实现udp传输图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下
# 输入一串大写字母和数字，将字母转为小写字母，数字转为十六进制import numpy as npstr1=input("请输入一串数字和字母：")a=np.fromstring(str1,dtype=np.uint8) # 全部转换为ASCIIb=list(range(len(a))) # 设置一个和列表c = 0for i in range(len(str1)): if a[i]>=65 and a[i]<=90: # 判断是不是大写字母对应的ASCII b[c] =
今日无聊写了一个音频转波形图的python代码，虽然简单希望对有些人有帮助吧。 #欢迎关注交流 import wave #音频处理库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #专业绘图库 from PIL import Image #读取已有图片 img = Image.open("wavedata/spect_000.png") img.show() #系统自带软件来显示图片 #matplotlib 显示图片 plt.figure
有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点绘制，投影点绘制。绘制完后，还需要把matplotlib的figure对象转换为numpy.ndarray 格式的对象，方便和原图进行比较。有时候为了可视化的美观，需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程，以及一些常遇到的问题。
scipy下载链接： http://www.scipy.org/Download#head-0dfc04e10313d2e70988c6cb3bef7a9e09860c8f
在树莓派上最常用的录音是arecord命令，但是功能有限，不能实现检测到声音做出反应。但是pyaudio能。
人生苦短我用python！这不是吹牛 ，为什么？咱们大家一起看看心中的大神，其他语言之父们！
PythonSum elapsed time in microseconds 1110
本文演示代码用于滤出图像中的低频信号。 import numpy as np from PIL import Image from numpy.fft import fft, ifft def filterImage(srcImage): # 打开图像文件并获取数据 srcIm = Image.open(srcImage) srcArray = np.fromstring(srcIm.tobytes(), dtype=np.int8) # 傅里叶变换并滤除低频信号 result
通常我们在使用服务的时候，数据从我们的设备传输到服务器，往往会有两种方式：一是直接传输文件，但这种情况受网络情况影响较大，文件可能传不过去，并且文件直接在网路上传播，你的数据安全就保证不了。因此需要一种加密格式，也就是我们使用的第二种方法，base64格式加密。有对base64算法加密的过程感兴趣的推荐看一下这一篇博客：
LMDB格式的优点： - 基于文件映射IO（memory-mapped），数据速率更好 - 对大规模数据集更有效.
在程序运行过程中，可能遇到需要进程间或不同平台的语言之间进行信息交互，存在硬盘是一种解决方案但是速度太慢。python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。 简介 共享内存 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思：同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。这个物理内存已经被规定了大小（大小一定要比实际写入的东东大）以及名称。当需要写入时，找到内存名称，然后写入内存，等需要读取时候， 首先要知道你要读取多大（因为物理内存比你要读取的东东大，全部读取的话会读到一些“空”
在语音处理中，音频文件读写是基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理的多样化，有可能导致后续处理的偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇的一些方法，并参考了其他文章，确保读写操作的准确性和一致性。
最近使用Django来进行图像的传输，由于要求需要使用Json格式进行请求，所以我们尝试了二进制编码放在json里，发现bytes格式不能打入json，于是转为了base64
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库，PIL一般是anaconda自带的，cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。
1.Python安装 官网下载较慢, 可到淘宝镜像源 https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=python/安装3.8或3.9, windows
在使用多线程的过程中,我们知道,python的线程是没有stop/terminate方法的,也就是说它被启动后,你无法再主动去退出它,除非主进程退出了,注意,是主进程,不是线程的父进程.
本篇涉及到.wav 声音文件的读取，FFT变换以及用matplotlib来显示声音的时域和频域信息。
语音识别是当前人工智能的比较热门的方向，技术也比较成熟，各大公司也相继推出了各自的语音助手机器人，如百度的小度机器人、阿里的天猫精灵等。语音识别算法当前主要是由RNN、LSTM、DNN-HMM等机器学习和深度学习技术做支撑。但训练这些模型的第一步就是将音频文件数据化，提取当中的语音特征。
6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/referen
在进行频谱分析时，发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致，导致不能得出正确结果，为了验证MATLAB和python哪部分有问题，于是有了这篇博客。
主要为了之后对两个音频的抵消与叠加进行处理做准备。 拆分后的音频，文件大小也只有原先的一半。
最近实现了一个小需求：在本地PC端通过页面形式展示服务器端生成的一些结果图片。本文主要介绍如何利用flask搭建一个http服务。
数组类型 Numpy类型 📷 # --*--coding:utf-8--*-- from numpy import * """ 复数数组 """ a = array([1 + 1j, 2, 3, 4]) # 数组类型 print('type:', a.dtype) # 实部 print(a.real) # 虚部 print(a.imag) # 复共轭 print(a.conj()) """ 指定数组类型 """ a = array([1, 2, 4, 9, 10], dtype=float32) prin
项目简介：运用百度语音进行声音转中文的识别与合成，智能对话使用图灵机器人，录音则，ｌｉｎｕｘ端用pythonaudio 模块．树莓派端因为pythonaudio不兼容问题，因此用arecord进行录音．最终代码约１５０行．代码发布在ｇｉｔｈｕｂ上．https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
细节问题可以查看： ubuntu下C++如何调用python程序，gdb调试C++代码 下面是C++调用Python二维数组传递的问题： #define NPY_NO_DEPRECATED_AP
一、numpy简介 numpy官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 numpy是Python的一种开源的数
经过上文音频知识一的数模转换介绍，我们了解，模拟信号转换为数字信号就称为数模转换，需要进行的步骤：采样，量化，编码。其中编码部分音频裸就是pcm数据，而编码时如果通过不同的算法，就被保存为不同的格式，比如wav，mp3等等。
与普遍的看法相反，质量保证与其说是发现错误，不如说是发现它们。 我们将讨论两种提高代码质量，从而防止出现问题的方法。 首先，我们将对已经存在的代码进行静态分析。 然后，我们将讨论单元测试； 这包括模拟和行为驱动开发（BDD）。
首先来看声压级，这个就是指的我们平时所说的声音有多少分贝。声压定义为声波在某一点产生的逾量瞬时压强的均方根值。由于声压容易被人耳感知，也易于测量，因此，通常使用声压作为描述声波大小的物理量。
前面的推文对于常用的Python绘图工具都有了一些介绍，在这里就不赘述了。本文主要就以下几个方面：“中国区域绘图”、“包含南海”、“兰伯特投影带经纬度标签”、“基于salem的mask方法”、“进阶中国区域mask方法”、“进阶省份mask方法”。对日常的实用需求能够在一定程度上满足。后续就Python在气象常用的统计方法(显著性检验)、合成分析、多变量叠加绘图再进行推送，敬请期待！
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
在API的页面，QX10和QX100放在一起，我不知道两个的代码可以混合使用吗？我测试一下。
前段时间袭击中国的超强台风“利奇马”，以及这两天袭击美国的五级飓风“多利安”，让我们感受到了大自然的力量。所以，今天分享一个简单的Python实例，也算是延续前面python气象绘图系列（点击链接1；点击链接2），与大家交流如何选择合适的色标来绘制台风云顶亮温展示台风的部分特征。配色方案借鉴了GOES-16 Data[1]数据的处理方法。我们此次针对于中国区域进行一个展示，数据选取GridSat-B1 CDR(数据下载地址)[2]. A climate quality, long term dataset of global infrared window brightness temperatures. 1981-present (updated quarterly)。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息化"时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。而物联网最为核心的功能便是数据传输功能，利用互联网实现数据在任何可以接受数据的设备平台上达到传输效果，其中设备可以包括：本地PC、服务器、树莓派、手机、手环等等。
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