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QQ音乐超嗨DJ之节拍检测算法

节拍检测算法 如开源的librosa采用节拍检测算法librosa.beat.beat_track，是基于动态规划算法实现的，其参考文献是：Ellis, Daniel PW....节拍和速度(tempo)的检测都会基于音符起始点的检测。Onset一般发生在 能量/音高/音色 改变的时刻，一般情况下也是能量变大的时刻。...3.2 动态规划 通过上一节的onset detection的结果，将作为beat tracking的候选点。 这里主要介绍librosa采用的方法。 C(t): 目标函数。...以上即可通过动态规划进行求解了。 Librosa所采用的方法在tempo基本稳定时表现较好，否则，表现比较差。...算法先使用MIR技术计算歌曲的特征信息，包括BPM、Beat、DownBeat、Chord、TimeSignature以及副歌时间点，然后以此信息为基础，设定混音规则和选取混音采样，通过规则和采样的不同组合得到几个不同的混音模板

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歌声合成方法和工具总结1

推荐系统 目前音乐推荐的应用很多，但很少是基于MIR技术实现的，现在主流技术是通过人工标记或者用户的评论以及收听历史等简介数据进行分类判断，进而实现推荐，但事实上不同音乐本身的相似性是很多的 2....自动生成音乐 利用数据库训练模式，让机器自主创造音乐 * [参考维基百科] librosa 核心代码【* 参考librosa官方文档*] 3.1 音频信号提取 load（path[,sr,mono,...(samples[, sr])：帧数到时间的转化 time_to_frames(times[, sr, hop_length, n_fft])：时间到傅里叶真数的转化 time_to_samples(times...[, sr])：时间到采样数的转化 hz_to_note(frequencies, kwargs):频率到音符的转化 hz_to_midi(frequencies)：根据频率得到midi的音符数 midi_to_hz..., …])：根据音高估计曲调 3.6 节奏和曲速 beat_track([y, sr, onset_envelope, …])：估计节奏 tempo([y, sr, onset_envelope, hop_length

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    音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

    因为波形向我们显示了有关时间的信息，所以该信号也被称为信号的时域表示。 可以使用快速傅立叶变换，反转这个问题并获得关于存在哪些频率的信息，同时丢弃掉关于时间的信息。...看样子好多了 特征提取 数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。 1、开始检测 通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。...# Extract onset timestamps of words onsets = librosa.onset.onset_detect( y=y, sr=sr, units="time"...因此，可以提取的另一个特征是说话的节奏，即在音频信号中可以检测到的节拍数。...这可以通过差异图中的较低频率（在红色水平区域中看到）的更多强度来看出。 模型选择 现在已经可以进行建模了。我们有多种选择。

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    音频数据建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

    因为波形向我们显示了有关时间的信息，所以该信号也被称为信号的时域表示。 可以使用快速傅立叶变换，反转这个问题并获得关于存在哪些频率的信息，同时丢弃掉关于时间的信息。...特征提取 数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。 1. 开始检测 通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。...# Extract onset timestamps of wordsonsets = librosa.onset.onset_detect( y=y, sr=sr, units="time", hop_length...节奏 语言是一种非常悦耳的信号，每个人都有自己独特的说话方式和语速。因此，可以提取的另一个特征是说话的节奏，即在音频信号中可以检测到的节拍数。...这可以通过差异图中的较低频率（在红色水平区域中看到）的更多强度来看出。 模型选择 现在已经可以进行建模了。我们有多种选择。

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    基于 OpenHarmony 音符检测实现原理

    一、音符检测的基本原理本文基于 OpenHarmony 开源系统提供了一种音符检测的原理方法，结合多首音乐，运用了 python 和 C++ 两种编程环境实现了预期的检出效果。...先从 python 实现说起，Librosa 关于音符检测主要用到了两个函数，一个是 onset_strength(),负责生成包含音符产生的频率突变的包络线，如蓝色线条所示。...另一个是 onset_detect()，主要运用峰点检测找到每个音符的位置，如黄色线条所示。图 1 音符检测包络图包含有用的频率突变的包络线是音符检测的核心所在。...但是每个时刻频谱图却得不到，于是将全部采样分割成若干固定长度的窗口，每个窗口应用傅里叶变化，从而得到这一窗口的频率分布，水平轴为时间，纵轴为频率，颜色代表能量大小如图 3 所示。...图 2 整体频率分布图图 3 时频图每种乐器在音符产生时，前后时间片段的频率将会发生明显变化，如图 4 所示。于是将时频图相邻列做差分，将明显看到变化的频率。

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    全球音频领域哪家强--盘点音频领域常用的python库

    aubio，更确切的应该是qm-dsp才是C4DM的项目，Chris Cannam大神出品，偏向mir/onset这一块，可惜关注度不高， aubio算是其简化版本，却打出一片名声，由于是简化版本，工具感较重一些...madmom，mir/onset这块特别出色，但整体耦合nn相关。...数学显微镜cwt 通常使用频谱，都是基于STFT不同scale的频谱，STFT的特点是基于FFT，时间上overlap叠加产生t*f频谱图，但有些情况，针对一些非平稳、突变的短时信号，我们想侦测频率出现的先后次序...目前算的上体系的，audioFlux算一个，librosa算半个。 针对工程，要满足提取性能，尽量支持移动端(可选)。...audioFlux， librosa 定位清晰，其它的库如madmom，essentia还做nn相关，你做的再多，有pytorch专业吗，与其花这个时间不如放在音频本身上。

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    【时间序列】时间序列的智能异常检测方案

    不同曲线形态的时间序列 3.3. 模型选择 3.4. 补充：基于预测的异常检测方案 1. 背景 时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。...比如腾讯内部开源的Metis项目，其实现思路是基于统计判决、无监督和有监督学习对时序数据进行联合检测。通过统计判决、无监督算法进行首层判决，输出疑似异常，其次进行有监督模型判决，得到最终检测结果。...image.png 智能检测对于传统阈值检测具有如下优势： 缓解了对开发、运维人员经验的强依赖，而是通过多周期业务指标数据进行判定； 可以随着产品迭代更新不受限，因为业务数据已更新； 支持多检测模型，不同的业务场景可以有不同的检测模型...Metis时间序列异常检测 Metis 是腾讯开源的一系列AIOps领域的应用实践集合，当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。...时间序列异常检测算法 异常检测的N种方法，阿里工程师都盘出来了 时间序列异常检测算法S-H-ESD 基于时间序列的单指标异常检测_雅虎流量数据 阿里巴巴国际站之异常检测 ppt类： 异常检测在苏宁的实践

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    通过初始时间和流逝的分钟数计算终止时间

    0 引言 在python中，可以通过起始时间和流逝的时间计算出终止时间。 1 问题 输入在一行中给出两个整数，分别是四位数字表示的起始时间，以及流逝的分钟数，其间以空格分隔。...注意：在起始时间中，当小时为个位数时，没有前导的零，即5点30分表示为530；流逝的分钟数可能超过60，也可能是负数。...得到的最终结果即为所求的终止时间。 3 实验结果与讨论 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。可通过起始时间及流逝的分钟数计算出最终时间。...minute_sum >= 60: hour_sum+=1 minute_sum-=60 result=hour_sum*100+minute_sum print(result) 4 结语 我们可以通过...python中的一些算法来解决生活中的实际问题。

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    用于动作检测的多尺度时间ConvTransformer

    作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection 摘要 动作检测是一项重要且具有挑战性的任务...这些数据由复杂的时间关系组成，包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作，有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此，作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络：MS-TCT。...该网络由三个主要组件组成：时间编码器模块，它以多个时间分辨率探索全局和局部时间关系；时间尺度混合器模块，它有效地融合多尺度特征，创建统一的特征表示；分类模块，它在时间上学习每个动作实例的中心相对位置，并预测帧级分类分数...作者在多个具有挑战性的数据集（如Charades、TSU和MultiTHUMOS）上的实验结果验证了所提方法的有效性，该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。

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    通过Jenkins API获得检测Jenkins的Version

    关于获得/检测Jenkins的Version，下面页面（Jenkins Remote access API）中有说明： https://wiki.jenkins-ci.org/display/JENKINS.../Remote+access+API Detecting Jenkins version（检测Jenkins的Version） To check the version of Jenkins, load...使用的浏览器为Chrome，在Chrome中查看response header方法如下： 1、按F12,弹出对话框，按Network选项； 2、点击网址/jenkins/api/python，然后点击Header...使用Python获取Jenkins Version的example如下： import requests jenkins_python_api_url = "http://localhost:8080...无需考虑认证情况（无论是否需要认证，都可以获得Jenkins的Version） 同时，通过查阅Jenkins的相关源码，可以得知ResponseHeader消息头中存储的"X-Jenkins"即为Jenkins.VERSION

    1.8K50

    基于对比学习的时间序列异常检测方法

    今天给大家介绍KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作。在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction的方法。...这导致有监督方法在时间序列异常检测中的应用并不普遍。 相反，无监督方法或者半监督方法，不需要或者只需要少量的人工标注数据，是目前业内时间序列异常检测的主流方法。...这类方法的核心是，通过大量的无标签时间序列数据，学习一个能够表征数据分布的模型，再利用这个模型对异常点进行判断。...3、实验效果 整体的实验结果如下，通过precision、recall、f1等指标衡量不同模型在4个时间序列异常检测数据集上的效果，可以看到本文提出的方法，在大多数数据集上，在准召上都有一定程度的效果提升...4、总结 本文建立在正常点具有不同视角表征一致性的假设下，通过in-patch和patch-wise两种视角提取样本点表征，计算KL散度实现对异常点的判断，是一次比较成功的对比学习时间序列异常值检测探索

    2.1K51

    音频时域特征的提取

    重要的是要记住振幅代表信号的音量(或响度)。首先，我们把信号分解成它的组成窗口，并找出每个窗口内的最大振幅。然后，我们画出每个窗口沿时间的最大振幅。 我们可以将AE用于检测声音是否开始。...我们将要研究的其他特征提取方法已经在librosa中定义，因此我们将在正式定义它们之后使用这些函数。 重要的是要注意，通过此for循环中的设置，我们没有指定跳跃长度。...但是，此功能通常用作语音识别中用于语音活动检测的功能。 使用librosa，我们可以使用librosa.feature.zero_crossing_rate提取ZCR。...结论 到现在为止，您应该对时间特征提取如何工作，如何在各种基于音频的应用程序中加以利用以及如何自己开发特征提取方法有所了解。...通过利用特定窗口内的振幅，我们对MIR和ASR中的各种应用打开了无数的见解。感谢您的阅读！

    1.8K20

    基于对比学习的时间序列异常检测方法

    它在许多领域中都有广泛的应用，例如工业设备状态监测、金融欺诈检测、故障诊断，以及汽车日常监测和维护等。然而，由于时间序列数据的复杂性和多样性，时间序列异常检测仍然是一个具有挑战性的问题。...日前，KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作，提出了一种名为DCdetector的算法用于时间序列异常检测，这是一个多尺度双注意力对比表征学习模型（文末附原文及代码下载链接...（扩展阅读：1、深度学习时间序列的综述 2、时序预测的深度学习算法介绍 ） 时间序列异常检测模型大致可以分为两类：有监督和无监督异常检测算法。...我们可以通过一个精心设计的表示差异标准来区分异常点和正常点。至于异常标准，我们基于两种表示之间的差异来计算异常分数，并使用先验阈值进行异常检测。 图2：DCdetector框架的工作流程。...此外，我们提出了一个无重构误差的纯对比损失函数，并通过经验证明了对比表示与广泛使用的重构表示相比的有效性。

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    基于图的时间序列异常检测方法

    在某些算法中，静态图之间的关系是通过使用基于时间的网络（例如循环神经网络）隐式学习的。 图1展示了TSAD（GTSAD）与非图形方法在处理多个传感器时的挑战。...Sim{·,·}可以捕获观察之间的短期和长期关系，因此可以通过分析图及其关系随时间的演变来检测异常Sim{·,·}。...此方法首先通过编码器深入挖掘输入图像的内在特征，然后通过解码器依据这些特征重建原始输入数据。在测试阶段，该方法依据重建误差来检测异常，使异常值的辨识更加精准。...自监督方法是无监督学习的子集，使用未标记数据学习更有意义的表示。它通过设计借口任务（辅助任务），最小化模型预测与预期输出之间的差异。在测试阶段，利用自监督损失检测异常。...表2 多方面代表性G-TSAD方法的比较 6 挑战和未来方向 G-TSAD是新兴主题，尽管其研究数量迅速增长，但通过不断变化的图特征和邻接检测图中的异常矩阵具有挑战性，导致现有研究中存在一些问题。

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    使用RobustPCA 进行时间序列的异常检测

    这种分解能够识别潜在的趋势，以及检测异常和异常值。在本中我们将研究RobustPCA的数学基础，介绍它与传统的PCA之间的区别，并提供可视化来更好地理解它在时间序列预测和异常检测中的应用。...而RobustPCA通过将时间序列矩阵分解为两个组件来解决这个问题:捕获潜在趋势的低秩组件和解释异常值的稀疏组件。...RobustPCA的应用 鲁棒主成分分析可以应用于广泛的时间序列预测和异常检测任务，包括: 金融市场分析:RobustPCA可用于分析高维金融时间序列数据，如股票价格、交易量和经济指标。...通过将数据分解为低秩和稀疏的组件，我们可以识别趋势和异常，为投资决策和风险管理策略提供信息。...能源需求预测:RobustPCA可以通过捕捉数据中的潜在趋势和季节性来帮助预测能源需求，同时考虑极端天气事件或设备故障造成的异常值。

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    音乐游戏&音频解析 ABC（下）

    非专科出身的我们在此便简单理解：所谓Onset，就是歌曲中音符的起始点，或者更简单的说，就是你在歌曲中听到的“重音”点（我本人的“简陋”理解：）），通过歌曲的Onset，我们能够大体感觉出一首歌的节奏变化...前面我们已经顺利获取了歌曲的PCM数据，内容大概便是歌曲在各个时间点的波形幅值，或是一个整数，或是一个小数（规范化后），仅仅通过这些“原生”数据，我们确实也可以得到不少信息（譬如ZCR），但是这还远远不够...我们之前提到Onset即是一些我们在歌曲中听到的一些“重音”，而这些音之所以被称为“重音”，其实便是因为其“前音”较轻，以频率信息来说的话，即其“前音”的频率能量较弱，而当前“音”的频率能量较强，我们通过检测这些频率能量差异...，便可以找出我们所需要的Onset ：）（当然，检测Onset的方法远不止这些，有个小巧的OnsetsDS库提供了不少相关方面的参考，有兴趣的朋友可以看看）   在此我们暂停脚步，稍稍总结一下我们先前所讲的各项步骤...个数和Onset信息（时间点），非常简单。

    1.4K10

    AnomalyBERT：用于时间序列异常检测的预训练BERT

    时间序列异常检测任务，目标是判断时间序列的各个片段是否异常。今天这篇文章是ICLR 2023中一篇利用BERT解决时间序列异常检测的工作。...核心是利用BERT模型结合时间序列异常样本生成做预训练，让BERT具有判别异常片段的能力，再应用到下游时间序列异常检测任务中。...整体思路，首先，对于一个正常的时间序列，抽取某个片段，对于这个片段使用某种异常值生成的方式构造异常样本。...异常样本生成，主要目的是将一个正常的时间序列处理成某个片段异常的序列，通过这种方式实现有监督的训练。...可以看到对于异常部分，模型的预测打分是明显偏高的，能够正确识别时间序列中的异常片段。第二列是表示的TSNE分布，异常部分的表示与正常部分的表示在分布中可以得到一定程度的分离。

    3.2K30

    如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity）

    时间序列中非恒定方差的检测与处理，如果一个时间序列的方差随时间变化，那么它就是异方差的。否则数据集是同方差的。 异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。...方差的变化对预测会产生很大的影响。它会影响模型的拟合从而影响预测性能。但是只靠人眼查看方差是不现实的，所以如何更系统地检测和处理异方差问题呢?...检测异方差性 你可以使用统计检验来检查时间序列是否为异方差序列。其中包括以下内容。...恢复对数缩放转换 我们使用对数变换后的数据进行预测，预测结果还是需要还原到原始尺度的。这是通过逆变换来完成的，在对数的情况下，你应该使用指数变换。...： 如果方差不是恒定的则时间序列是异方差的; 可以使用统计检验来检验一个时间序列是否为异方差序列。

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