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librosa音频处理教程

Librosa简介 Librosa是一个 Python 模块,用于分析一般的音频信号,是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库,根据网络资料以及官方教程,本文主要总结了一些重要且常用的功能。...IPython.display.Audio 可以让我们直接在 jupyter notebook 中播放音频,比如下面包房一段音频 ipd.Audio(audio_data) 波形图 在这里,我们绘制了一个简单的音频波形图...波图让我们知道给定时间的音频响度。...Spectrogram特征是目前在语音识别和环境声音识别中很常用的一个特征,由于CNN在处理图像上展现了强大的能力,使得音频信号的频谱图特征的使用愈加广泛,甚至比MFCC使用的更多。...参考资料 librosa语音信号处理 语音信号处理库 ——Librosa

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python WAV音频文件处理—— (2)处理PCM音频-- waveio包

构建waveio包处理WAV文件 这部分将变得稍微高级一些,但从长远来看,它将使在 Python 中处理 WAV 文件变得更加容易。...继续向 PCMEncoding 类添加一个新方法decode,该方法将处理四种编码格式,将帧转换成(归一化的)振幅。...使用原始的wave读取wav文件需要手动处理二进制数据,我们将创建reader 避免这一麻烦。...但是,在处理音频信号时,通常需要将数据视为帧/通道序列,而不是单个幅度样本。幸运的是,根据您的需要,您可以快速将一维 NumPy 数组重塑为合适的二维帧或通道矩阵。...读取音频帧的切片 如果您有一个特别长的音频文件,则可以通过缩小感兴趣的音频帧的范围来减少加载和解码基础数据所需的时间。 我们将通过切片功能实现读取一个范围的音频

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常用数字音频功放芯片-音频放大器

数字音频处理功放芯片在影响声卡的功能和性能的因素中,数字音频处理功放芯片往往占了最主要的位置,特别是现在的3D音效声卡,其算法和处理过程都由主芯片来完成。...韩国NF数字音频功放芯片具备以下几个特点: 1、具备24Bit,96KHz高品质音频数据处理,支持Hi-Res音频系统,更好的还原逼真音质,其他品牌功放产品基本只有48K的数据处理能力。...2、内置96KHZ采样频率、DSP芯片处理器、带有主动分频。 3、高保真输出、完善的保护系统、输出输入连接器、优良的散热。...4、韩国数字功放芯片不仅具备高集成度和设计自由度,而且有助于实现高清音频系统。 6、Powe Meter机制,可实时读取实际输出功率值,便于产品的整体控制。...韩国NF数字音频芯片适用于各种音频系统,包括便携设备、高端设备、机顶盒、扬声器系统、数字电视和车载娱乐等多种应用程序,能够提升音质,减少外置部件,降低功耗。

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Python音频信号处理

本文主要是对网上的一些文章的总结,参考的文章在文末已经列出 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据...声道数:可以是单声道或者是双声道 采样频率:一秒内对声音信号的采集次数,44100Hz采样频率意味着每秒钟信号被分解成44100份,如果采样率高,那么媒体播放音频时会感觉信号是连续的。...音频信号读取 from scipy.io import wavfile import numpy as np import matplotlib.pylab as plt samplimg_freq,...提取的不同的语音特征参数对应着不同的语音信号分析方法:时域分析、频域分析、倒谱域分析…由于语音信号最重要的感知特性反映在功率谱上,而相位变化只起到很小的作用,所有语音频域分析更加重要。...语音信号的短时频域处理 在语音信号处理中,在语音信号处理中,信号在频域或其他变换域上的分析处理占重要的位置,在频域上研究语音可以使信号在时域上无法表现出来的某些特征变得十分明显,一个音频信号的本质是由其频率内容决定的

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音频知识(五)--数据处理

和图像处理一样,我们在进行音频任务的模型训练时,也需要对音频进行一些随机处理,作为训练数据的增广。本文主要介绍音频低音消除,音频增加噪声,音频变速。...和分贝数来进行低音片段的裁剪,代码如下 librosa.effects.trim(myrecording, top_db=50, frame_length=256, hop_length=64) 也可以在数据预处理就将低音切除...在训练过程中,通常我们会随机为音频添加噪声。...这里一般可以随机生成一段白噪声,或者读取噪声文件(风,街道,敲键盘,嘈杂环境等),然后按一定比例加入到原始音频即可。...data = clip(-1,1) 音频变速 除了常用的剔除静音,mix数据来做增强,我们好可以通过对音频变速来对做数据扩展。

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音频处理】Melodyne 导入音频 ( 使用 Adobe Audition 录制音频 | 在 Melodyne 中打开录制的音频 | Melodyne 对音频素材的操作 | 音频分析算法 )

文章目录 一、使用 Adobe Audition 录制音频 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 三、Melodyne 对音频素材的操作 四、Melodyne 音频分析算法 一、使用 Adobe...Audition 录制音频 ---- 参考 【音频处理】使用 Adobe Audition 录制电脑内部声音 ( 启用电脑立体声混音 | Adobe Audition 中设置音频设备 | Adobe Audition...内录 ) 博客进行内录 ; 二、在 Melodyne 中打开录制的音频 ---- 将上述录制完毕的音频直接拖动到 Melodyne 软件的空白处 , 可以自动打开该音频 , 同时自动分析该音频的音高...---- 音频分析算法 : 在 Melodyne 菜单 " 定义 " 下 , 可以设置 旋律模式 , 打击模式 , 复调模式 , 等运算法则 ; 录入音频时 , Melodyne 会自动选择正确的算法..., 如果选择的算法不对 , 可以随时在此处更改音频分析算法 ; 选择 " 重置检测到打击模式 " , 所有的音符都会被设置到相同的音高 ;

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Linux驱动开发-编写VS1053芯片音频驱动

前言 VS1053是一款硬件编解码的音频芯片,提供SPI接口和IIS接口两种通信协议,这篇文章是介绍在Linux下如果模拟SPI时序来操作VS1053完成录音、播放音频歌曲功能。...但是没有注册标准的音频驱动,没有对接音频框架,只是在驱动层完成VS1053的直接控制,本篇的重点主要是介绍如何初始化开发板的GPIO口,使用Linux的延时函数,模拟SPI时序,代码写了两种版本,一种是直接通过...当前采用的开发板是友善之臂的Tiny4412,芯片是三星的EXYNOS4412,这款芯片出来有很长一段时间了,之前用在三星的S系列手机上的,最高主频是1.5GZ,稳定推荐主频是1.4GHZ,内核是三星提供的...VS1053硬件介绍 VS1053这款编码解码芯片在单片机里用的较多,性价比很高,因为支持SPI接口,所以单片机操作起来也比较容易,编码解码都是芯片内部完成,不消耗CPU资源,芯片的电压支持是3.3V。...解码的音频格式支持: MP3、OGG、WMA、WAV、MIDI、AAC、FLAC(需要加载 patch) 编码的音频格式支持: WAV(PCM/IMA ADPCM)、OGG(需要加载 patch) VS1053

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金融语音音频处理学术速递

q-fin金融,共计10篇 cs.SD语音,共计6篇 eess.AS音频处理,共计7篇 1.q-fin金融: 【1】 Countering Misinformation on Social Media...由于传统的基于聚类的说话人二值化(CSD)方法不能很好地处理重叠的语音片段,本文研究了基于分离的说话人二值化(SSD)方法,该方法具有处理说话人重叠区域的潜力。...这样,基于分离的处理可以帮助CSD在真实的不匹配条件下处理重叠的语音片段。在分析SSD系统性能不稳定性的基础上,设计了几种选择SSD和CSD系统性能的策略。...rate reductions of 20.2% and 20.8% on the development set and evaluation set, respectively. 3.eess.AS音频处理...这样,基于分离的处理可以帮助CSD在真实的不匹配条件下处理重叠的语音片段。在分析SSD系统性能不稳定性的基础上,设计了几种选择SSD和CSD系统性能的策略。

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金融语音音频处理学术速递

点击阅读原文即可访问 q-fin金融,共计4篇 cs.SD语音,共计7篇 eess.AS音频处理,共计11篇 1.q-fin金融: 【1】 Endogenous viral mutations, evolutionary...据作者所知,截至出版之日,还没有包含以自我为中心的多通道音频和视频的数据集,这些音频和视频在嘈杂的环境中具有动态移动和对话。...为了提供相位信息并解释基于字典的表示中的不精确性,我们还让网络输出一个直接预测,然后使用该预测来重新合成各个乐器的音频信号。由于神经网络的灵活性,非谐性可以无缝结合,不需要对输入光谱进行预处理。...competitive results, and improve the performance of classification accuracy on downstream tasks. 3.eess.AS音频处理...为了提供相位信息并解释基于字典的表示中的不精确性,我们还让网络输出一个直接预测,然后使用该预测来重新合成各个乐器的音频信号。由于神经网络的灵活性,非谐性可以无缝结合,不需要对输入光谱进行预处理

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