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。
近期在做一个文字转语音的功能，使用的是百度AI的语音合成接口，使用起来比较简单，文档说明也比较好。但是在转换文字长度上面有限制，官方给出解决办法是多次调用接口生成音频文件。这个方式也是可以的。但是我想在文字转换后可以播放、暂停等功能，如果是多个音频文件，那就没有办法进行暂停操作了。或者操作起来比较麻烦，还是将多个音频文件合成到一个文件中。
最近一个多月一直在做服务器的性能优化，老大的要求是要做到300个并发，控制在200毫秒以内，就说说我最近做的内容吧。 从30个并发平均每个2000毫秒 到 300个并发平均每个178毫秒 简单介绍一下做了那些优化： 01、减少log日志的打印 02、减少redis的交互 03、耗时操作的处理 04、大文件信息的存储 05、python的缓存机制 06、异步处理非返回操作
人类获取外部世界信息主要的一个来源就是声音。音频世界系列文章将带大家走进人类的声音世界。学习了解数字音频算法的原理以及现实中的应用和FPGA的实现。
info =audioinfo('sample_orig.mp3');%获取音频文件的信息
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
据由Horst Gortz Institute的IT Security发布的最新研究表明，在人们没有注意到的情况下，可以通过任何平常的语音文件通过普通的扬声器向语音助理隐秘发送命令。语音识别软件可以侦测并反馈这些隐藏的语音命令，会引发潜在的安全问题，这需要引起开发者的注意。
选中样本 , 在工具栏右侧 , 会显示样本的最近音高 , 以及音高偏移量 , 该样本最近的音高时 D5 , 也就是
人都专注于HTML5能够实现什么（或者是如何将各种方法连接起来，实现一个更加优雅的解决方案）。而现在，也不少人想将目光投向那些HTML5无法实现的事情。MSDN上微软员工thebeebs的一篇博文回答了这个问题： 1:HTML5无法实现DRM 如果你有一家多媒体公司，你需要控制或者限制你的视频内容——通常是在多媒体内容中添加数字版权加密技术（DRM）。不幸的是，HTML5无法加入DRM。HTML5的问题是，它会将多媒体内容的格式完全暴露出来，要解决这个问题并不困难（相关的技术和策略可以在W3C bug sy
现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。
声音分类是音频深度学习中应用最广泛的方法之一。它包括学习对声音进行分类并预测声音的类别。这类问题可以应用到许多实际场景中，例如，对音乐片段进行分类以识别音乐类型，或通过一组扬声器对短话语进行分类以根据声音识别说话人。
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。
转载: http://msching.github.io/blog/2014/07/07/audio-in-ios/
1 . TarsosDSP 是 Java 库 : TarsosDSP 是一个音频处理 Java 库 , 该库是纯 Java 实现 , 没有依赖任何外部的第三方库 ;
【新智元导读】吴恩达曾经预测当语音识别的准确率从95%上升到99%时，语音识别将会成为人类与计算机交互的新方式。归功于深度学习，这4%的准确率的提升使得语音识别从难以实际应用的技术变成有无限的应用潜力
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。
我们如果想在应用中进行播放一些音效，例如提示音，提示短语等简短的音频文件。可以使用 SoundPool 这个工具进行快捷播放。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是小程序分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
图2 复信号 的 " 幅频特性 " , 向右平移了 6 kHz , 此时就不是 偶对称 了 ;
和其他应用程序一样，我们希望通过点击文件并打开文件对话框，选择要播放的音频文件，下面我们来实现它。
playsound是纯Python、跨平台、单功能模块，不依赖于播放声音。使用此模块，可以使用一行代码播放声音文件：
上一篇FFmpeg 内容介绍 音视频解码和播放 介绍了FFmpeg进行解码的常见函数和，解码的过程。相关的函数介绍忘记了，可以参考上一篇。
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。
Root 假装发自 拉斯维加斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习现在已经在多个领域爆发出惊人的能量，企业通过获取有效的用户数据，可以高效锁定用户的需求，针对性地提供服务，营收利润的拉升效果立竿见影。 但对于大多数急着上车的企业来说，自身业务结合人工智能技术最难的地方在于，没有办法迅速找到资深的AI专家来分析业务链，并搭建相应的机器学习模型解决核心问题，提升生产或者服务环节的效率。 亚马逊敏锐地捕捉到了这个痛点，在今天的创新大会AWS Re:INVENT上，亚马逊云服务AWS的CEO，Andy
语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元，你就可以买到一个Amazon Echo Dot，这是一个可以让你订外卖、收听天气
先来认识一下头文件 AudioConverter.h: 音频转换接口。定义用于创建和使用音频转换器的接口 AudioFile.h: 定义一个用于读取和写入文件中的音频数据的接口。 AudioFileStream.h: 定义了一个用于解析音频文件流的接口。 AudioFormat.h: 定义用于分配和读取音频文件中的音频格式元数据的接口。 AudioQueue.h: 定义播放和录制音频的接口。 AudioServices.h: 定义三个接口。系统健全的服务让你播放简短的声音和警报。音频硬件服务提供了一个轻量级的接口，用于与音频硬件交互。音频会议服务，让iPhone和iPod触摸应用管理音频会议。 AudioToolbox.h: 顶层包括音频工具箱框架的文件。 AuGraph.h：定义用于创建和使用音频处理图形界面。 ExtendedAudioFile.h: 定义用于将音频数据从文件直接转化为线性PCM接口，反之亦然。
Android应用面向的是普通个人用户，这些用户往往会更加关注用户体验，因此为Android应用增加动画、视频、音乐等多媒体功能十分必要。就目前的手机发展趋势来看，手机已经不再是单一的通信工具，已经发展成集照相机、音乐播放器、视频播放器、个人小型终端于一体的智能设备，因此为手机提供音频录制、播放，视频录制、播放的功能十分重要。
大家有没有听过音叉发出的声音？音叉振动产生的声波很接近正弦波。计算机合成的纯正正弦波，点击下面的音频即可试听。下面是频率为 100 HZ 的音频。
在动笔写本文的时候，脑袋里窜出的第一句话是一句经典台词，“听过很多道理，却依然过不好这一生”。看过《后会无期》的人，一定对这句话还有印象。类似的道理，其实放在这期音质评价专题中依旧适用，“听过很多道理，依旧很难评判音质好坏”。
| 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
原始 PCM 采样的音频 , 其 比特率 = 采样频率 * 采样位数 * 音频通道数 ;
初衷 语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 前驱知识 Python需要使用的相关库 wave https://docs.python.org/3/library/wave.html pyaudio http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/ numpy https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html pylab https://www.programcreek
参考文章： https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/104916277
WAV是最常见的声音文件格式之一，是微软公司专门为Windows开发的一种标准数字音频文件，该文件能记录各种单声道或立体声的声音信息，并能保证声音不失真。 [图片上传中...(image.png-fc53c5-1587727221744-0)]
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
项目主页下载地址:https://www.alsa-project.org/wiki/Main_Page
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
身处数据爆炸增长的时代，各种各样的数据都飞速增长，视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频，而这仅仅需要安装一个体量很小的python包，然后执行三行程序！ 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
今天为大家带来的分享是：小程序实时音视频在互动教育场景下的应用。我个人一直在做基础方面的研究，接触音视频也比较早，2013年的时候就开始做包括直播在内的相关产品，有多个音视频研究的相关经验。目前我们关注教育、医疗方向的音视频，以及有关这方面的应用。
本篇开始讲解在Android平台上进行的音频编辑开发，首先需要对音频相关概念有基础的认识。所以本篇要讲解以下内容：
前段时间，「霉霉大秀中文」的视频在各个社交媒体走红，随后又出现了「郭德纲大秀英语」等类似视频。这些视频很多都出自一个名叫「HeyGen」的 AI 应用之手。
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
# 来源：NumPy Cookbook 2e Ch5 将图像加载进内存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个 512x512 的图像 # 在里面画 30 个正方形 N = 512 NSQUARES = 30 # 初始化 img = np.zeros((N, N), np.uint8) # 正方形的中心是 0 ~ N 的随机数 centers = np.random.random_integers(0, N, s
【快讯】近日，火绒工程师在帮助用户远程解决问题时，现场发现一个间谍木马模块（TrojanSpy），溯源后发现该木马来源为知名软件“酷我音乐”。该木马运行后，会搜集用户QQ号等隐私信息，还会通过用户上网历史归纳用户特征，并回传至“酷我音乐”服务器后台。由于该软件下载量较多，导致受影响的用户范围较大。目前火绒安全软件最新版可查杀该病毒。
机器之心原创 作者：邱陆陆 想要让深度学习系统走向大街小巷、走进千家万户，就要在算法研发阶段给出系统的鲁棒性检验。对于图像对抗性攻击的讨论正是如火如荼，攻防双方都是妙手频出的状态。例如，来自 MIT 和 UC Berkeley 的两位博士生，Anish Athalye 和 Nicholas Carlini 就接连攻破了 7 篇 ICLR 2018 接收的对抗防御文章，指出，你们的防御策略不过都是基于「混淆梯度」（obfuscated gradient）现象的「虚假安全感」。虽然 Ian Goodfellow
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条按】谷歌大脑最近研究表明，任何机器学习分类器都可能被欺骗，给出不正确的预测。在自动语音识别（ASR）系统中，深度循环网络已经取得了一定的成功，但是许多人已经证明，小的对抗干扰就可以欺骗深层神经网络。而目前关于欺骗 ASR 系统的工作主要集中在白盒攻击上，Alzantot 等人证明利用遗传算法的黑盒攻击是可行的。 而在接下来为大家介绍的这篇加州大学伯克利分校机器学习团队的论文中，引入了一个新的黑盒攻击领域，特别是在深层
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