当我们玩游戏时,我们可能会听到声效，但是不会真正注意它们。因为希望听到他们，所以声效在游戏中是非常重要的。
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。
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。
Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大
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
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。
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。
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。 在本教程结束时，我们将构建出 waveio 包：
文章的标题已经表明了，我想提一个简单的问题，播放视频的时候我觉得视频的声音太大或者太小了，我想调整一下声音，怎么办？
物体 发生 震动 , 在 空气中传播 , 被 人耳 接收 产生 我们理解中的声音 ;
本文转自网络。 DIY自己的MP3的一个很大原因是手头有几个小硬盘（1，2个G），扔了可惜，放在电脑里简直是浪费主板的IDE接口，相信DIY玩家们都深有同感吧。所以我就想，如果不需要PC，直接接个解码板就可以播放里面的MP3，那该是多好的事情啊。 一、MP3播放机的工作原理 1、硬件结构
该文介绍了如何利用Web Audio API实现一个基于八分音符的跳跃游戏。通过获取麦克风的实时音频数据，计算出游戏角色的跳跃高度，从而实现自动跳跃。同时，利用Web Audio API的音频处理功能，实现游戏音乐和音效的播放。该文还介绍了如何利用Web Audio API的音频处理功能，实现游戏音乐和音效的播放。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看《音视频面试题集锦 2022.04》。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱。
即单位内帧的数量，单位为：帧/秒 或 fps(frames per second)，一秒内包含多少张图片，图片越多，画面越顺滑，过渡越自然。
吴恩达教授曾经预言过,当语音识别的准确度从95%提升到99%的时候，它将成为与电脑交互的首要方式。
从字面上来说，数字化 (Digital) 就是以数字来表示，例如用数字去记录一张桌子的长宽尺寸，各木料间的角度，这就是一种数字化。跟数位常常一起被提到的字是模拟 ( Analog/Analogue) ，模拟的意思就是用一种相似的东西去表达，例如将桌子用传统相机 将三视图拍下来，就是一种模拟的记录方式。 两个概念：
在从事音视频的音频开发中，难免会遇到一些问题，比如声音异常，回音等问题，这时候有比较牢固的概念基础会对分析这些问题很有帮助。本篇就介绍下音频相关的概念
在音频领域中，我们可以使用深度学习提取和分析这些音频的频率和时域特征以了解波形的属性。在时域内提取特征时，通常将研究每个样本的幅度。我们如何操纵幅度为我们提供了有关信号的某些细节。
正常播放器会没法识别播放（因为不知道声道数，采样率等信息）。一般要这样做：正常需要在编码每帧数据后，结合编码后的数据生成 ADTS 头，然后将 ADTS 头 + 编码后的数据 整体写入文件，循环往复，才能生成可正常播放的 .aac 文件（当然也可以是：1 个 ADTS + 多帧编码数据 这样的组合）。
以上是对腾讯云TRTC产品的一个基本概述，既然知道了这个东西功能这么丰富，拿它涉及了一些什么基础技术，又是怎么实现这个音视频的原理呢？以下便是对其的一个详解。
如果在计算机加上相应的音频卡—就是我们经常说的声卡，我们可以把所有的声音录制下来，声音的声学特性如音的高低等都可以用计算机硬盘文件的方式储存下来。反过来，我们也可以把储存下来的音频文件用一定的音频程序播放，还原以前录下的声音。
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了，短视频剪辑中有一个非常重要的功能，就是音视频合成，选择一段视频和一段音频，然后将它们合成一个新的视频，新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法：
视频（Video） 泛指将一系列静态影像以电信号的方式加以捕捉、 纪录、 处理、 储存、 传送与重现的各种技术。
随着移动网络速度越来越快、质量越来越来，实时音视频技术已经在各种应用场景下全面开花，语音通话、视频通话、视频会议、远程白板、远程监控等等。
SoundTouch：变频变调 变频变调：声音的属性 响度：（loudness）：音量，与声波的振幅有关系 音调：
不知道大家小时候是否玩过一种动画小人书，连续翻动的时候，小人书的画面就会变成一个动画，类似现在的gif格式图片。
声学概念 声音是靠波来传播的，区别任何的声音需要依据三个来区分：响度、音高和音色 响度 音高:声音具有确定的音高，声音就可以使空气以笃定的方式运行。低音就是频率低。 一个乐音频率是另外一个乐音的频率的2倍，我就就称为比它高八度，声音的震动频率=音源的振动频率=鼓膜的震动频率。耳朵最低频率：16~20周/秒，最高20000周/秒 改变音源的质量也可以改变频率 音色 傅里叶分析：把多种波看成由很多纯音组成的波的方法 音高是由基频决定的。 谐波：附加的纯音是谐波。 频谱：描述各种波的振幅的大小
我可能不是爱因斯坦那样的物理学家，但我完全同意他的音乐思想！我每天都听音乐。我往返办公室的过程中就伴随着音乐的旋律，老实说，这有助于我专心工作。
【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
在80年代90年代，可是有不少宝贵的代码数据，都是存储在这样的载体之中的，比如DOS版的仙剑1。
（本文基本逻辑：声音的定义是什么 → 声音有哪些特征 → 怎样对声音进行数学描述 → 怎样对声音进行数字化 → 数字音频数据是什么）
时至今日，短视频App可谓是如日中天，一片兴兴向荣。随着短视频的兴起，音视频开发也越来越受到重视，但是由于音视频开发涉及知识面比较广，入门门槛相对较高，让许许多多开发者望而生畏。
# 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
最近有个需求：对音频裁剪时，裁剪条的纵坐标必须是音频音量，以帮助用户更好的选择音频区域，所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。本文主要介绍下从mp4文件中提取音轨音量的方式，以及相关的知识点。
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
一个专业音频编辑和混合环境，原名为Cool Edit Pro. 被Adobe公司收购后，改名为Adobe Audition。
把模拟信号转变成 数字信号，前者是连续的，后者离散的。因此有DAC和ADC。 需要关注的三个指标，这三个指标决定音频的质量
Tone.js 是一个Web Audio框架，用于在浏览器中创建交互式音乐。Tone.js旨在使音乐家和基于Web Audio 应用程序的音频程序员都能熟悉应用。在应用层，Tone.js 提供了常见的DAW(数字音频工作站)功能，如用于同步和调度事件的全局传输，以及预构建的合成器和音效。此外，Tone.js 提供高性能的构建模块，以创建您自己的合成器、音效和复杂的控制信号。
第一章：设计要求 第二章：整体思路 第三章：具体电路设计 1、MIC放大电路 2、功率放大电路 3、正弦波发生电路 4、方波发生电路 5、加法电路 6、Line-in电路 7、音频调节电路 第四章：总结 第五章：附录
◆ 数字音频接口： 1、I2S 接口 I2S（Inter-IC Sound Bus）是飞利浦公司为数字音频设备之间的音频数据传输而制定的一种总线标准。在飞利浦公司的I2S 标准中，既规定了硬件接口规范，也规定了数字音频数据的格式。I2S 有3 个主要信号：
在音频处理时 , 经常出现使用一些功能 , 没有相关快捷键 , 尤其是对大量音频进行特殊处理时 , 需要快速进行编辑 , 如对音频进行淡出处理 , 需要 选中一段音频片段 ,
在用户使用计算机时，键盘是信息输入的主要媒介，键盘输入包含大量的私人机密信息，包括帐号密码等，所以键盘侦听被各种攻击者所大量采用，成为一种普遍但是破坏力强大的攻击方式。键盘侦听主要通过键盘记录器来实现，所以大部分杀毒软件都把键盘记录器识别为恶意文件，各种高安全要求的网站例如网上银行等，也都要安全ActiveX安全模块来抵御键盘记录器的威胁。 和传统的有线键盘不同，在使用无线键盘时，用户信息不再直接输入到用户的计算机中，而是先在键盘内将用户的输入信息转化为相应的射频消息，然后将消息发送给适配器。适配器在接收到
前言 之前偶然看到一个PPT，是一些视频特效的讲解。首页如下： PPT解析了模糊镜像、电击效果、灵魂出窍、动态晕影等视频处理效果，最后推荐作者自己写的书： 在“音视频进阶”、“唱吧核心架构开发”
机器之心报道 编辑：袁铭怿、杜伟 除了生成图像，Stable Diffusion玩音乐也不在话下。 你听说过 Stable Diffusion 吧？它是一个从文本生成图像的开源人工智能模型，可以生成「骑马的宇航员」。 现在，Stable Diffusion 模型经过调试可以生成声谱图了，如下动图中的放克低音与爵士萨克斯独奏。 更神奇的是，这个声谱图可以转换成音频片段。 这就是今天要介绍的 Riffusion 模型，它是由 Seth Forsgren 和 Hayk Martiros 出于个人爱好而创建一个
语音交友直播间 Web 端使用 WebRTC (Web Real-Time Communications) 实现多路音频流传输的播放。但由于云服务等原因，看播端我们需要改成 HTTP-FLV 或 HLS 协议的媒体服务。并实现
现实生活中的声音是通过一定介质传播的连续的波，它可以由周期和振幅两个重要指标描述。正常人可以听到的声音频率范围为20Hz~20KHz。现实存在的声音是模拟量， 这对声音保存和长距离传输造成很大的困难，一般的做法是把模拟量转成对应的数字量保存， 在需要还原声音的地方再把数字量的转成模拟量输出。
1.WAV编码 特点：音质非常好，大量软件都支持。 适用场合：多媒体开发的中间文件、保存音乐和音效素材。 2.MP3编码 特点：音质在128Kbit/s以上表现还不错，压缩比比较高，大量软件和硬件都支持，兼容性好。 适用场合：高比特率下对兼容性有要求的音乐欣赏。 3.AAC编码 特点：在小于128Kbit/s的码率下表现优异，并且多用于视频中的音频编码。 适用场合：128Kbit/s以下的音频编码，多用于视频中音频轨的编码。 4.Ogg编码 特点：可以用比MP3更小的码率实现比MP3更好的音质，高中低码率下均有良好的表现，兼容性不够好，流媒体特性不支持。 适用场合：语音聊天的音频消息场景。
📷 语音合成(TTS)是语音AI平台的基础设施，而声码器则决定着其中的声学模型以及合成质量。喜马拉雅FM音视频高级工程师 马力在LiveVideoStack线上交流分享中详细介绍了新一代合成音质更高，
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。
相对于视频,可观察这个现象.音频在学习过程,就缺乏了想象的空间.但是如果从原理出发,就不会那么难了.
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