现在文件的类型多种多样，平时人们生活中会需要用到很多数据文件，如果录音的话就会存储为音频文件，如果录像的话就会存储为视频文件，不同的文件使用方式也是不同的，需要大家根据自己的需求去进行相关文件的操作，不过有些特殊情况会需要将视频文件转换为音频文件，毕竟有些时候视频文件是无法播放出来的，只能播放一些简单的音频文件，那么视频转音频怎么操作？视频转音频怎么保存到本地？下面小编就为大家带来详细介绍一下。
社区长期关注运用人工智能技术生成多种信息形式的实战运用，产出了许多丰富有趣的项目。近期产出有音频音乐智能生成、文本转图像、文本转视频智能生成等等相关项目与推文。
最近收到用户反馈直播录制文件在Android手机上播放声音异常，几乎听不到声音，只有滋滋的电流声，但是在ios、pc端播放却是正常的，是Android手机的问题还是视频本身的问题呢？我们来一探究竟~~
目前深度学习模型能处理许多不同类型的问题，对于一些教程或框架用图像分类举例是一种流行的做法，常常作为类似“hello, world” 那样的引例。FastAI 是一个构建在 PyTorch 之上的高级库，用这个库进行图像分类非常容易，其中有一个仅用四行代码就可训练精准模型的例子。随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。今年夏天我参加了Kaggle举办的Freesound General-Purpose Audio Tagging 竞赛，后来我决定调整其中一些代码，利用fastai的便利做音频分类。本文将简要介绍如何用Python处理音频文件，然后给出创建频谱图像(spectrogram images)的一些背景知识，示范一下如何在事先不生成图像的情况下使用预训练图像模型。
Adobe Audition 的是一款专业音频编辑和混合环境，其前身为 Cool Edit Pro（1997年由Syntrillium开发），2003 年被 Adobe 收购，并将其音频技术融入到了旗下 Premiere、After Effects 等影视相关的软件中。
自己在制作视频的过程中，难免需要给自己的视频加入字幕，从而方便观众理解。这篇文章就是手把手教你如何免费给自己的视频加上字幕。
我们这里实现的是将 《托马斯和他的朋友们第18季》20集MP4视频，最终转换为一个word故事文档：
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
大家知道，我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次，我们遇到了Bark。
在游戏中，您通常需要一项功能，以便在游戏进行时使游戏更难。例如，在Mario中，您需要清除每个阶段以传递到下一个区域。每次通过舞台，难度都会变得更难。在本节中，我们将学习如何从场景更改为另一个场景。此外，让我们实现任何游戏所需的功能：声音效果。
在一个安静而又普通的午后，我坐在电脑前，思索着如何将一个看似遥不可及的愿望化为现实。那个愿望，是一个来自虚拟世界的幻想，一个关于“重生”的故事。
声音始于空气中的振动，如吉他弦、人的声带或扬声器纸盆产生的振动。这些振动一起推动邻近的空气分子，而轻微增加空气压力。压力下的空气分子随后推动周围的空气分子，后者又推动下一组分子，依此类推。高压区域穿过空气时，在后面留下低压区域。当这些压力波的变化到达人耳时，会振动耳中的神经末梢，我们将这些振动听为声音。
软件地址：https://gitee.com/hgm1989/online_speech_recognition
我经常飞去芬兰见我的妈妈。每次飞机降落在万塔机场时，我都会对鲜有旅客前往机场出口感到惊讶。绝大多数的旅客会转机到跨越所有中欧及东欧的目的地。所以难怪在飞机开始下降时，会发出一大堆有关转机的公告。“如果你的目的地是塔林，请到 123 号登机口登机”，“如果是飞往圣彼德堡的 XYZ 次航班，请到 234 号登机口登机”等。当然，乘务员通常不会讲十几种语言，因此他们使用英语，而英语不是大多数旅客的本地语言。鉴于客机上的公告 (PA) 系统的质量，以及引擎噪音、哭闹的婴儿和其他干扰，如何有效地传达信息？
FFmpeg 是一个用于处理多媒体文件的免费并且开源的工具集。它包含了一系列音频和视频库，例如：libavcodec, libavformat, 和 libavutil。使用 FFmpeg，你可以在各种视频和音频格式之间进行相互转换，设置码率，剪辑音频、视频，以及放缩视频。
WAV是一种波形音频文件格式(Waveform Audio File Format)。虽然是一种古老的格式（九十年代初开发），但今天仍然可以看到这种文件。 WAV具有简单、可移植、高保真等特点。
Adobe Audition是一款专业级别的音频录音、编辑和后期制作软件，广泛应用于音乐制作、广播、电影制作、游戏开发等领域。除了基本的录音、剪辑、效果处理等功能外，Adobe Audition还提供了丰富的音频特效。本文将从以下几个方面对Adobe Audition音频特效进行详细介绍。
First Order Motion，也就是一阶运动模型，来自 NeurIPS 2019 论文。
OC库和Swift库相似功能的很多 选择的建议是:如果OC库在Swift中完全能用 就优先用OC库 原因是:Swift语言还是不太稳定 语言一更新 程序一大改 实在是太痛苦了
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
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| 导语 透过本文，全面了解 Android 系统音频录制技能，深入理解王者时刻为什么没有把环境音或者人声录制下来 一、音频量化 音频基础的文章很多，想要了解更多，请自行百度。这里重点关注 PCM 和采样率，因为目前遇到的音频问题都跟这两个有关。 接下来看一张经典的音频采样流程图： 以上就是计算机系统中的音频文件的生成过程：采样、量化、编码。 人耳所能听到的声音，最低的频率是 20Hz ~ 20KHZ，因此音频文件格式的最大带宽是 20KHZ。 根据奈奎斯特的理论，只有采样频率高于声音信号最高频率的
Adobe Audition是一款专业的数字音频编辑软件，具备多种音频处理工具和效果。
FFmpeg 是用于处理多媒体文件的免费开源工具集合，它包含一组共享的音频和视频库，例如 libavcodec、libavformat 和 libavutil。使用 FFmpeg，您可以在各种视频和音频格式之间进行转换、设置采样率、捕获流式音频/视频以及调整视频大小。
大型语言模型（LLM）正在改变每个行业的用户期望。然而，建立以人类语音为中心的生成式人工智能产品仍然很困难，因为音频文件对大型语言模型构成了挑战。
今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具，它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中，它的速度有了显著的提升（比之前的版本快了 400 倍！），并且切割逻辑也得到了改进，错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣，可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外，还有一个带有图形用户界面的版本，让操作更加方便。
摄像照相视频音频处理 SCRecorder - SCRecorder短视频录制。 VideoPushDemo - 视频剪辑视频特效制作1 视频特效制作2。 LLSimpleCamera - 一款简单的，可自定义的iOS摄像头控件，摄像头。 EZAudio - EZAudio是一个iOS和OSX上简单易用的音频框架，根据音量实时显示波形图，基于Core Audio，适合实时低延迟音频处理，非常直观。中文介绍，官网。 ffmpeg - ffmpeg官网，FFmpeg在iOS上完美编译。 V
哈喽，大家好，我是小马，这两天在研究文本转音的功能，有时候担心自己的普通话不标准，比方说要录制一个视频，即兴讲可能会卡壳，这个时候我们就可以先准备好文本，然后再利用人工智能来生成音频，下面就分享下我的研究成果吧！
信号是表示消息的物理量，如电信号可以通过幅度、频率、相位的变化来表示不同的消息。这种电信号有模拟信号和数字信号两类。信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。按照实际用途区分，信号包括电视信号、广播信号、雷达信号，通信信号等；按照所具有的时间特性区分，则有确定性信号和随机性信号等。
通过wx.startRecord和wx.stopRecord方法，可以录制和停止录制音频。如果成功录制音频，会将音频存在临时文件中，并返回临时音频文件名，以便后续处理。
可以，若可以获取到用户的ip地址，可以通过设置防盗链的方式，限制只有一个ip看，用户可以在分发token的时候自行实现。详情请参考设置防盗链
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
由于项目原因，在小编的测试工作中，经常需要使用各种音频、视频、图片等二进制文件进行测试。因为这些影音数据不同于文本，需要考虑的不只是字符种类和字符编码，还需要考虑文件格式和内部编码的类型，测试时往往需要使用不同格式和编码的数据。而一般情况下，我们所能获取的每条测试数据经常是只有一种格式或编码形式，这时就需要我们对这些数据进行转码。
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。
操场运动场室外扩声系统主要用于开学典礼、学校运动会、学校文艺演出、课间体育活动、学校体育教学及各种大型集会等活动的音频扩声，是学校进行教育、教学和管理的重要技术手段，是构建更好的室外活动氛围的重要载体。
Nyquist 采样率大于或等于连续信号最高频率分量的 2 倍时，采样信号可以用来完美重构原始连续信号。
项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和
音频爬虫是一种可以从网站上抓取音频文件的程序。音频爬虫的应用场景很多，比如语音识别、音乐推荐、声纹分析等。然而，音频爬虫也面临着很多技术挑战，比如音频文件的格式、编码、加密、隐藏、动态加载等。如何突破这些技术障碍，实现高效、稳定、安全的音频爬虫呢？
在Python中，av是一个强大的多媒体处理库，提供了音频和视频的编码、解码、剪辑、合并等功能。本文将介绍av库的安装和基本用法，以帮助你快速入门。
更多的时候，它是方便了我们的生活，足不出户，就可以实现各种 APP 的实名认证，信息审核。
万能的Python大法可以做很多有趣的事情，那我们今天来看看使用简单的Python来实现对一个网页的朗读吧！
想象一下你正在看一部恐怖电影：女主角正高度警惕地穿过黑暗的地下室，背景音乐令人毛骨悚然，而一些看不见的生物在阴影中爬行…… 然后——砰！它打翻了一个物体。
本工作解决的主要问题是，如何在音频广播的过程中平衡对话语音的音频水平和其他背景成分的音频水平。这种平衡是非常个性化的，因为不同个体的个人喜好、收音环境、听觉能力等许多方面的差异都会对优解的平衡产生重要影响，不存在可以同时满足所有人的需求的平衡方案。传统广播机制在WDR测试中经常会收到关于对话语音难以听清的负面反馈。
由于之前有用户有在EasyNVR视频平台当中增加音频的需求，所以TSINGSEE青犀视频讲过了EasyNVR增加音频的实现方式，大家可以看《EasyNVR如何在直播或录像中添加定制化音频》回顾一下。
音频信号是一种连续变化的模拟信号,计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源而得到的音频信号必须经过采样、量化和编码,变成二进制数据后才能送到计算机进行再编辑和存储。
小编所在的语音SDK项目，提供的是AI服务，录音是基础，识别是品质。录音方式选择，录音参数设置，录音策略的制定（如解决首字吞字问题），录音架构选择，对识别都有着重要影响。
学习，是一个长期的过程。学习的方式也是有很多种的，在家里时间有空闲时间的话可以选择读书，如今在手机上看电子书也方便。小编最近看电子书比较多，感觉自己的视力明显下降了。停下来不学习又不行，我想到用听的方式去学习，如今各平台上音频文件还是比较丰富的。大家听得比较多的应该就是喜马拉雅这个平台了。今天我用 Python 把喜马拉雅的音频通过输入关键字查询出来并下载保存在本地。
校验文件完整的必要性：日常工作生活中，常会需要从网络上获取各种各样的数据，但下载的文件是否安全有待考量；即使安全，假设下载不完整，也会导致不可用；更糟糕的是有可能被别人修改过，加了木马、病毒、广告等，下载数据时校验其完整性是很有必要的。
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