Android中内置的MediaCodeC提供了很多音视频编解码器,但由于MP3是有版权的,所以原生MediaCodeC只提供了MP3的解码能力,对于MP3的编码就需要借助外部库了。LAME库由开源社区开发,当前是公认有损质量MP3中压缩效果最好的编码器。本文的主要工作为将LAME源码编译为so库,并在Android中使用。
AI 科技评论按:近日,Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别,训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。
抛开广告法不谈,我们来全面了解一下wav2letter++,看看Facebook哪来的勇气口出狂言。
零、前言 今天比较简单,先理一下录制和播放的四位大将 再说一下SoundPool的使用和pcm转wav 讲一下C++文件如何在Android中使用,也就是传说中的JNI 最后讲一下变速播放和变调播放 ---- 一、AudioRecord和MediaRecorder,AudioTrack和MediaPlayer 0.到现在接触了四个类: 第一天:AudioRecord(录音)、AudioTrack(音频播放) 第二天:MediaPlayer(媒体播放器--音频部分) 第三天:MediaR
语法: find [路径] [参数] ;find [选项] [路径] [filename]
AudioContext 属于 Web Audio 中的一个 API,创建音频你可以使用
Snowboy,KITT.AI开发的人工智能软件工具包。通过Snowboy软件,开发人员可以在一些硬件设备上添加 “语音热词探测” 功能。KITT.AI 宣称,Snowboy 能够让人们轻松地将语音控制功能添加到自己的硬件设备上。
Windows资源是一种二进制数据,由链接器链接进程序成为程序的一部分,通过资源的方式可以很方便的对应用程序进行扩展。在Windows中资源可以是系统自定义的,也可以是用户自定义的。在VC++中资源是以被称为资源脚本的文本文件描述的(扩展名为rc),另外为了方便代码中调用资源,VC++环境中还会自动生成一个resource.h的头文件供C++代码使用,这个文件中主要定义了各个资源的ID,在vc++中使用ID来唯一标识一个资源,这个ID可以是数字也可以是字符串,其实在VC中真正用来标识资源的是字符串,通过宏MAKEINTRESOURCE可以将数字型的ID转化为对应的字符串,一般的资源函数在操作资源时都需要提供一个资源的字符串,而这个串就是利用这个宏传入ID生成的。 在VC中资源脚本的基本格式为: 资源名(ID串) 类型名 [语言] 资源数据 资源数据可以是一段指定格式的文本或者一个文件,比如我们将wav作为资源加入到程序中,可以这样写: MY_WAVE_RES IDR_WAVE sample.wav.其中语言如果没有指定,那么默认为操作系统当前的语言环境。 另外我们也可以将不同的资源放入不同的文本文件中,先定义好,然后在.rc文件中使用#include 来包含进来,比如在一个名为wav.resinclude文件中定义了一个WAV资源,然后可以在.rc文件中加上一句 “#include
与《分享用于学习C++图像处理的代码示例》为姊妹篇。 为了便于学习C++音频处理并研究音频算法, 俺写了一个适合初学者学习的小小框架。 麻雀虽小五脏俱全,仅仅考虑单通道处理。 采用Decoder an
最近做U800电话的二次开发,需要调用厂商的C函数库来打电话,后来想加入通话录音功能,但发现程序默认生产的WAV文件过大,又找了个WAV转MP3的C++函数库程序,出了点问题。下面是转MP3的程序接口(头文件): #ifndef _MP3ENC_H_ #define _MP3ENC_H_ int mp3_enc(const char* inWavName,int nRate,const char* outMP3Name); #endif 按照C#调用非托管程序的约定,声明一个对应的C#函数接口: [D
C++编程中,函数作为封装了一系列操作或计算过程的独立代码块,用于执行相应的功能。可能是操作文件IO、socket等资源,亦或者是修改某个成员变量,亦或者是单纯的执行计算并将结果返回给调用方。无论是哪种情况函数执行结果的获取都是至关重要的。
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说,来干。
在iOS本地资源文件编译后放置与应用程序包(Bundle)文件中即<应用名>.app文件。
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
本章我们来介绍如何使用PaddlePaddle训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型,例如你有这样一个需求,需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟,这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见《简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)》。 音频方面的开源项目很多很多。 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control) 自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点。 ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression) 探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音。 AEC是回声消除器
一年之前学的cocos2dx,那时候还是用C++编写的。但学完之后就找的一个新的方向——Unity3D开发的岗位,对我而言是一个新方向,那时候经过了几个月的每天熬夜奋战,从”0“基础到最后项目开发,那时候是在的是个小公司,整体而言还算比較轻松,可能效率利用的比較低。如今刚出来了。来到一家大公司。感觉到非常多不一样的变化。方向又改变了,还是回到之前的cocos2dx开发,但用的不是C++,而是lua脚本语言来开发,对我而言又是差点儿是从新開始。既来之则安之,在接触了那么多方向之后,是该选择一个确定的研究方向深入下去。
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言,提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术,以及相关的库和工具。
本篇开始讲解音频编辑的具体操作,从相对简单的音频裁剪开始。要进行音频裁剪,我的方案是开启一个Service服务用于音频裁剪的耗时操作,主界面发送裁剪命令,同时注册EventBus接受裁剪的消息(当然也可以使用广播接受的方式)。因此,在本篇主要会讲解以下内容:
关于MP3文件播放:通常步骤是:获取MP3相关参数 -> 解码-> 相关平台播放音频接口播放声音;
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于PaddlePaddle实现声音分类》
1.简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
我们现在就基于百度Ai开放平台进行语音技术的相关操作,demo使用的是C#控制台应用程序。
SDL在结构上是将不同操作系统的库再封装成相同的函数,例如SDL在Windows平台上是DirectX的封装,而在使用X11的平台上(包括Linux),SDL则是与Xlib库沟通来输出图像。虽然SDL本身是使用C语言写成,但是它几乎可以被所有的编程语言所使用,例如:C++、Perl、Python(借由pygame库)、Pascal、Java等等。
今天考虑一个mcu混合的实现,也就是接收多路过来的rtp流,然后转发出去一路的rtmp流,使用ffmpeg测试做的记录,刚开始一直通过ffmpeg推送的文件流不能满足要求,还是对参数配置不熟悉;
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio, 使用pyaudio库可以进行录音,播放,生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
虽然基于RNN的技术已经在语音识别任务中得到验证,但训练RNN网络需要的大量数据和计算能力。最近,Facebook的AI研究中心(FAIR)发表的一个研究论文,提出了一种新的单纯基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的语音识别技术,而且提供了开源的实现wav2letter++,一个完全基于卷积模型的高性能的语音识别工具箱。
WAV即WAVE,是经典的Windows音频数据封装格式,由Microsoft开发。数据本身格式为PCM,也可以支持一些编码格式的数据,比如最近流行的AAC编码。如果是PCM,则为无损格式,文件会比较大,并且大小相对固定,可以使用以下公式计算文件大小。
目前安全行业发展红火,感知平台的推出,让内网安全一目了然,网络管理人员可使用感知平台实时了解失陷终端、失陷业务、网络攻击、业务外联情况、业务连接情况等信息,对网络的安全情况更加了解,对网络问题的处理更具有主动性。
对于给定的音频数据集,可以使用Spectrogram进行音频分类吗?尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图,并使用频谱图作为分类问题的图像。
注意: 插件可能依赖于需要基于GStreame的MediaPlayer安装的库,才能正常工作
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。
ffmpeg是一个非常快速的视频和音频转换器,也可以从实时音频/视频源中抓取。它还可以在任意采样率之间进行转换,并使用高质量的多相滤波器动态调整视频大小。他能够兼容Windows,Linux以及mac三种操作系统(说白了就是这三种操作系统都能用)。ffmpeg的下载地址是:ffmpeg的下载地址 安装过程没啥好说的,按照提示一直点下一步就行了。这里需要说明的一点是ffmpeg安装好之后最好在PATH中配置ffmpeg的环境变量。配置好之后在命令行中输入ffmpeg会出现如下结果:
深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的,主流落地领域主要有:视觉,听觉,AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。
语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制。speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去。 官方提供了关于这个示例的语音识别教程。不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释。 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构、代码、算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格象前面的
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的,但是目前全网都是她的声音复刻,听多了难免会有些审美疲劳,在网络上检索了一圈,还没有发现民谣歌手的音色模型,人就是这样,得不到的永远在骚动,本次我们自己构建训练集,来打造自己的音色模型,让民谣女神来唱流行歌曲,要多带劲就有多带劲。
前景提要:在线的实时合成TTS技术,巴拉巴拉... 此处省略3千字 市场的TTS平台:讯飞语音,百度智能语音开放平台,阿里云,腾讯云,思必驰,捷通华声(灵云)等。
因为公司需要对音视频做一些操作,比如说对系统用户的发音和背景视频进行合成,以及对多个音视频之间进行合成,还有就是在指定的源背景音频中按照对应的规则在视频的多少秒钟内插入一段客户发音等一些复杂的音视频操作。本篇文章主要讲解的是使用C#进程(Process)调用FFmpeg.exe进行视频合并、音频合并、音频与视频合并成视频这几个简单的音视频操作。
作者:张先生 原文:https://segmentfault.com/a/1190000011014127 在做小程序后端支持的过程中遇到不少有意思的功能,有些比较考你的思维散发及解决问题的实际能力,
1.开源 Python都是开源的语言,简单地说,你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python主要是英文版的,所以对于学Python的人来说,英语非常重要。 2.可移植性 Python是跨平台语言, Python的跨平台是语言自身的特性决定的,在很多平台上直接写Python代码就可以运行。 3、面向对象 Python是以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。Python既支持面向过程的函数编程也支持面向对象的抽象编程。在面向过程的语言中,程序是由
百度语音现在是比较方便的接口,具体说明请看官方文档,本文分两个部分,先是使用python实现录音,然后再使用百度语音api进行识别上传。
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
使用 audiowrite 函数将数据写入当前文件夹中名为 handel.wav 的 WAVE 文件。
简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样,尽管这个英语的要求非常严格!Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
RIFF全称为资源互换文件格式(Resources Interchange File Format),是Windows下大部分多媒体文件遵循的一种文件结构。RIFF文件所包含的数据类型由该文件的扩展名来标识
在很久之前,写了一款wav版本的音频播放软件,当时也就纯属游戏娱乐,但无法播放MP3文件
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch,torchaudio 遵循相同的理念,即提供强大的 GPU 加速,通过 autograd 系统专注于可训练的特征,并具有一致的风格(张量名称和维度名称)。因此,它主要是一个机器学习库,而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到,因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行,这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
大数据文摘作品 编译:happen,吴双 高宁,笪洁琼,魏子敏 本文将一步步向你展示,如何建立一个能识别10个不同词语的基本语音识别网络。你需要知道,真正的语音与音频识别系统要复杂的多,但就像图像识别领域的MNIST,它将让你对所涉及的技术有个基本了解。 完成本教程后,你将拥有一个模型,能够辨别一个1秒钟的音频片段是否是无声的、无法识别的词语,或者是“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“stop”、“go”。你还可以使用这个模型并在Android
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