因为工作中用到了wav格式的音频，所以就搜集了一些关于wav音频的处理。 主要包括：音频信息，读取内容，获取时长，切割音频，pcm与wav互转
本文中，Google 团队提出了一种文本语音合成（text to speech）神经系统，能通过少量样本学习到多个不同说话者（speaker）的语音特征，并合成他们的讲话音频。此外，对于训练时网络没有接触过的说话者，也能在不重新训练的情况下，仅通过未知说话者数秒的音频来合成其讲话音频，即网络具有零样本学习能力。
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
（本文基本逻辑：声音的定义是什么 → 声音有哪些特征 → 怎样对声音进行数学描述 → 怎样对声音进行数字化 → 数字音频数据是什么）
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
使用 Polyphone 工具编辑 SoundFont 音源的样本的方法, 针对 ① 样本波形图, ② 信息区域, ③ 频率分析, ④ 均衡器, ⑤ 样本播放器 进行简要介绍 ;
前不久参加某网络安全竞赛，在上午的理论考试和CTF中被虐的体无完肤，不仅因为参赛者的实力强大，更是因为出题者的脑袋“骨骼精奇”，很多题目的解答思路都很新奇。
前言：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课，很多人虽然学过了，但其实什么也没得到，今天给大家推荐这篇文章，看了之后，相信你会有收获。
有了即构直播SDK自带的混响功能，主播们再也不必在麦克风上接着一个像方砖般粗重的外部声卡了，轻轻松松地就可以在直播间里让千万的观众听到演唱会场里空旷的音效。 什么叫做混响？度娘告诉我们：声波在室内传播
📷 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，
由于新冠疫情的影响，视频会议和线上教育迎来了飞速的发展。而让这一切成为现实的基础就是实时音视频通讯技术，但在实时音视频通讯过程中，会面临各种各样的问题，有可能是网络问题，也有可能是产品问题，在一定程度上左右了用户体验（QoE）。尽管服务质量（QoS）是一个产品或者服务非常重要的参考标准，但是对于用户而言，他们更关心是 QoS 指标。
直到有一天，我见到了一包抽纸，包装光鲜亮丽，纸巾柔软洁白，让我此生头一次感到纸红心跳、小鹿乱撞。
摘要：MATLAB是十分强大的用于数据分析和处理的工程实用软件,利用其来进行语音信号的分析、处理和可视化十分便捷。文中介绍了在MATLAB环境中如何驱动声卡采集语音信号和语音信号采集后的文档处理方法,并介绍了FFT频谱分析原理及其显示、MATLAB中相关函数的功能、滤波器的设计和使用。在此基础上,对实际采集的一段含噪声语音信号进行了相关分析处理,包括对语音信号的录取和导入,信号时域和频域方面的分析,添加噪声前后的差异对比,滤波分析,语音特效处理。结果表明利用MATLAB处理语音信号十分简单、方便且易于实现。
前言 之前偶然看到一个PPT，是一些视频特效的讲解。首页如下： PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果，最后推荐作者自己写的书： 在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”
本文是对 ICLR 2020 论文《High Fidelity Speech Synthesis with Adversarial Networks》的解读，论文作者来自谷歌。
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上个月，Google Assistant英语和日语版终于用上了DeepMind一年前推出的语音合成算法：WaveNet
声音信号的数字化_模拟声音信号数字化的三个基本步骤声音信号的数字化声音是一种模拟信号，想要用于计算机，就必须将模拟信号转化为数字信号，这样，我们就能在计算机上储存声音了，等待用户需要播放的时候，再将数字信号转化为模拟信号。声音的数字化需要经历三个阶段：采样，量化，编码采样采样是把时间上连续的模拟信号在时间轴上离散化的过程。这里有采样频率和采样周期的概念，采样周期即相邻两个采样点的时间间隔，采样频率是采样周期的倒数，理论上来说采样频...
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。
数字信号处理课设，我们使用MATLAB对语音信号进行了一系列处理，并将其所有功能集中于下图界面中：
是的，不必动手，也不必开口，只要你的脑波流转，AI就能以每分钟150个词的速度帮你说出心声。
【例7.1-1】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）
音视频技术不断发展，云会议场景在人们生活中也越来越常见。那么如何将云会议场景中的音视频技术不断提升改善？本次分享会我们邀请到了来自腾讯会议的商世东先生，他将与我们分享云视频技术在腾讯会议里面的一些领域使用情况和他们对未来的一些思考。
大家好，我是腾讯天籁实验室负责人、资深专家研究员商世东。非常荣幸能够在LiveVideoStackCon 2021音视频技术大会上海站现场为大家分享，过去两年我们通过腾讯会议探索音视频技术在云会议场景下的应用所收获的经验与心得，以及音视频技术在腾讯会议中的使用情况。基于此，我们进一步探索音视频技术在云会议场景下的未来。本次分享将从以下五个方面展开：
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
小枣君：大家都知道《信号与系统》是一门很难的课。今天给大家推荐一篇文章，看了之后，也许就会找到打开这门课的正确方式。
PAR - pixel aspect ratio(像素宽高比)大多数情况为1:1,就是一个正方形像素，否则为长方形像素
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
mp3Recorder模块封装在iOS、Android下录音直接生成mp3，统一两个平台的录音生成文件，方便双平台之间的交互，减少录音完成后再转码的过程；同时提供分贝波形图显示UI；使用该模块前需要打开麦克风权限。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
16进制-10进制在线转换器：https://tool.oschina.net/hexconvert
前言 在前文iOS近距离实时通信解决方案的基础上对MultipeerConnectivity深入研究，实现实时合唱的效果，重点介绍MultipeerConnectivity框架相关的问题。 正文 合唱功能使用流程： 1、选择歌曲，选择合唱模式，下载伴奏； 2、选择合唱身份，发起者等待连接，加入者，选择附近的合唱加入； 3、连接建立，录歌同步启动，开始合唱。 表达为技术上的流程： 第一步，建立连接。由手机A发起广播，手机B搜索广播并选择对应的设备建立连接。 第二步，建立数据流通道。手机A创建数据流的
机器学习的发展涉及到各个方面，从语音识别到智能回复。但这些系统中的“智能”实际上是如何工作的呢？还存在什么主要挑战？在本次讲座中将一一解答。 Google I/O 是由Google举行的网络开发者年会，Google I/O 2016 中围绕机器学习领域的突破性进展进行了探讨。 视频内容 CDA字幕组对该视频进行了汉化，附有中文字幕的视频如下： 大家好，欢迎来到讲座：关于机器学习的突破性进展。 我们探讨了谷歌对于 AI 的长期愿景，以及过去十年对机器学习的研究。这是十分重要的，因为所有用户都期待着奇迹发生。
最近，来自杜伦大学等三所高校的研究人员训练了个AI模型，让声学攻击变得无比简单，通过分析键盘声音，就能重构用户输入的密码和敏感信息。这要是被恶意泄露给第三方……
文本到语音合成（Text to Speech，TTS）作为生成式人工智能（Generative AI 或 AIGC）的重要课题，在近年来取得了飞速发展。在大模型（LLM）时代下，语音合成技术能够扩展大模型的语音交互能力，更是受到了广泛的关注。
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
音频项目中，比如识别，重建或者生成任务之前通常都需要将音频从时域转换到频域，提取特征后再进行后续工作。MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)，梅尔倒谱系数，就是比较常用的音频特征提取方式。本文主要介绍mfcc提取流程。
现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
前阵子做的一个项目是在显示器分辨率为 2560*1600，缩放选项为 150% 的笔记本上开发的，但是当 vi 文件在另一台显示器分辨率为 1920*1080，缩放选项为 150% 的笔记本上时出现了显示不完全的问题，也就是说，换成了低分辨率的显示器后，并没有自适应屏幕，因此花费了一点儿时间解决了这个问题，在此记录一下。
千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 《爱情麻辣烫》剧照，图片来自网络 “清晨，我推开房门，一个洁白的世界映入我眼帘……” 电影《爱情麻辣烫》里有段情节：高圆圆朗读课文的声音
(2)将开关10K11接通,开关10K04~10K08断开,从10OUTO2端输出。
引言 微信读书有一个录音功能需求： 录音时绘制音频波形， 音频以 wav 格式保存 再次进入界面，加载 wav，重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
（1）自行设计一个FIR的低通滤波器（7阶以上），可以采用Matlab等其他工具软件设计，也可以直接给定滤波器系数。
摘要 现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而AM的调制与解调是最基本的，也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，MTALAB 2007，程序设计语言采用MATLAB 2007，程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解，完成了课程设计的目标，并经过适当完善后，将可以在实际中应用。
我们在项目中经常会遇到音频信号的采集处理，我们今天做一个最简单的音频采集模块。它的电路其实就是在我们上节课的三极管的放大电路上的一个改进，在上一节课三极管放大电路的基础之上，将输出信号换成驻极体话筒，输出端加上截止频率在20KHZ左右的RC低通滤波电路，通过滤波电路来滤除频率在20KHZ以上的噪声信号。
这项研究是由语音科学家GopalaAnumanchipalli和Chang实验室的生物工程研究生Josh Chartier领导。该项研究是基于一系列研究基础上进行研究的，首次描述了人类大脑的语音中心是如何编排嘴唇,下巴,舌头,和其他声道组件的运动以生产流利的语音。
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