大家周末好,今天给大家继续分享webrtc的文章,在上周分享的文章里面,介绍了如何打开本地摄像头来实时显示采集画面,不过当时代码是用js写的,不知道大家有没有看明白,感兴趣的朋友可以用vs把代码跑起来看看。
登录腾讯云官网,官网给出了小程序TRTC的Demo分别实现了语音聊天室、双人视频通话、多人视频通话,小程序TRTC提供了custom自定义面板开发者们可以自行设计页面内容和样式,接下来我们就使用custom自定义面板实现一下直播互动功能。
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到:
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
在Unity中可以通过调用API检测可以从devices属性中获得已连接麦克风的列表 从而 判断有没有麦克风权限
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南,你将学到: 语音识别的工作原理; PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明:在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南,你就将会了解。你将学到: •语音识别的工作原理; •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
本文介绍麦克风典型应用电路和注意事项。应用电路设计的好坏,会直接影响麦克风的输出性能,从而影响用户的使用体验。
声源定位 一.简介 声音定位是人们感知周围事物的一个重要部分。即使看不到那里有什么,我们也可以根据声音大致判断出我们周围有什么。尝试在电子设备中复制相同的系统可以证明是一种有价值的方式来感知机器人、安全和一系列其他应用的环境。我们构造了一个三角形排列的麦克风来定位任意声音的方向。通过记录来自三个麦克风的输入,我们可以将记录相互关联,以识别音频记录之间的时间延迟。因为三个麦克风的物理位置是已知的,所以可以使用麦克风之间的时间延迟来估计声音的方向。估计方向后,我们在液晶显示器上用箭头显示方向。 二.整体设计思路
AI 研习社按:人工智能当前正处于爆发阶段,语音交互作为人工智能的重要组成部分正在各行业全面的落地,在人机进行语音交互的过程中,机器需要通过耳朵实现听觉的作用。
本发明涉及声源的定位,更具体地讲,涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
韦德马克,2023 年 3 月 14 日 — 今日,森海塞尔正式推出Profile USB麦克风,这款心形电容麦克风使用简单、造型时尚,适合直播和播客等应用场景。通过将专业音质、丰富功能及易用性相结合,森海塞尔Profile USB麦克风令直播主播、播客主播和游戏玩家能够完全专注于内容创作。这款侧向拾音麦克风提供桌面基础套装(建议零售价:人民币 1199 元)和配备三点自锁式悬臂架的 Profile 主播套装(建议零售价:人民币 1849 元)。这两款产品选项均于今日正式上架开售。
这类设备中都集成了麦克风和喇叭等电声器件,其中麦克风用于识别用户的声音,喇叭用于播放设备对用户指令的反应。麦克风的性能是影响语音唤醒率高低的重要因数,而喇叭的性能会影响打断唤醒率和用户的主观体验。接下来将分两篇文章对麦克风和喇叭的一些主要性能参数进行解析,给大家在产品设计时选择声学器件提供一些帮助。
大家知道EasyCVR是TSINGSEE青犀视频开发的平台中支持协议最多的一款协议融合平台,EasyCVR能够兼容海康、大华的私有SDK,同时也具备GB28181、Ehome协议的级联、语音对讲等特点,我们接触的不少项目中,都会遇到EasyCVR调用iframe做集成的需求,因此EasyCVR的iframe调用是一个大家询问比较多的内容。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步,可以识别多个讲话者,并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
最近自己想接触下语音识别,经过一番了解和摸索,实现了对语音识别API的简单调用,正好写文章记录下。目前搜到的帖子里,有现成的调用百度语音API来对音频文件进行识别的;也有通过谷歌语音服务来实现了实时语音识别的。由于我这谷歌语音一直调用不成功,就将二者结合,简单实现了通过百度语音API来进行实时语音识别。
有没有可能我们在不知情的情况下被电脑录音和录像?黑客可以从而听到你的每一通电话,看到你周围的人。 听来恐怖,但有的时候我们真的无法完全知晓我们的电脑在干什么。正因如此,就连扎克伯格这样的大佬也需要用胶带把麦克风和摄像头封起来。 Chrome浏览器最近就被发现了这样的一个漏洞,恶意网站可以在用户不知情的情况下录制音频和视频。 漏洞的发现者是来自AOL的开发者Ran Bar-Zik。他在4月10日将漏洞汇报给了Google,但Google认为这并非漏洞,因此目前漏洞尚未被修复,也可能不会有补丁。 浏览器
随着智能化产品的普及,音视频硬件在电子设计中所占的比例越来越高。常见如电视机、导航仪、商超机器人等。音视频硬件中,声学器件是必不可少的基础元件,声学器件主要包括麦克风和喇叭,麦克风拾取声音,喇叭播放声音。麦克风和喇叭的性能优劣,会直接影响到智能语音设备的人机交互体验,本文将对麦克风和喇叭的基础知识做一个简单介绍。
根据现有的研究成果来看,声源定位(Sound Source Localization, SSL)存在以下几种方法:基于最大输出功率的可控波束成形的定位方法、基于高分辨谱估计的定位方法和基于到达时延差(Time Difference of Arrival,TDOA)估计的定位方法,以及基于机器学习的方法。其中基于时延估计的定位方法计算量小,实时性好,实用性强等特点,我们就先介绍这种较为简单的声源定位算法。基于TDOA的方法一般分为两步,首先计算声源信号到达麦克风阵列的时间差(时延估计),然后通过麦克风阵列的几何形状建立声源定位模型并求解从而获得位置信息(定位估计)。
本帖最后由 felix0911 于 2014-5-21 09:32 编辑0起点,傻瓜操作,为什么不尝试录制一个自己的游戏视频,来展现自己牛逼风骚的操作呢?(本教学不包括后期制作,特效背景音乐等部分) 视频录制程序Open Broadcaster Software OBS对于很多经常接触实况直播主的玩家来说肯定不能再熟。良好亲民的操作性,完全免费的程序,上佳的录像质量,生成文件无需特别转码可以直接被各大视频网站接收,使得frap、屏幕录像专家、Camtasia Studio之类的收费共享软件可以直接搬去大街
最近在办公室觉得有点吵,然后想测一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。 分贝dB 首先要测量噪音,必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝(dB),分贝的定义如下: SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压,p(ref)为参考声压,一般取2*10E-5帕,这是人耳能分辨的最小声压(1KHz)。 就是说噪音每增加20dB,声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单:调用系统麦克风,根据麦克风输入
亚马逊Echo和Echo Dot智能音箱获得了成功,它已经使语音命令(通常称为语音UI或语音UI)出现在了新技术产品中。在每一部智能手机和平板电脑上,大多数新型汽车上,以及快速增长的音频产品中,都有这个功能。最终,大多数家用电器,音频和视频产品,甚至像健身跟踪器这样的可穿戴设备,最终也都会有语音命令功能。
目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术、基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术。
用sounddevice包播放音乐直接调用play函数来播放声音,需要传入需要播放声音的波形,和采样率。
20世纪80年代以来,麦克风阵列信号处理技术得到迅猛的发展,并在雷达、声纳及通信中得到广泛的应用。这种阵列信号处理的思想后来应用到语音信号处理中。在国际上将麦克风阵列系统用于语音信号处理的研究源于1970年。1976年,Gabfid将雷达和声纳中的自适应波束形成技术直接应用于简单的声音获取问题。1985年,美国AT&T/Bell实验室的Flanagan采用21个麦克风组成现行阵列,首次用电子控制的方式实现了声源信号的获取,该系统采用简单的波束形成方法,通过计算预先设定位置的能量,找到具有最大能量的方向。同年,Flanagan等人又将二维麦克风阵列应用于大型房间内的声音拾取,以抑制混响和噪声对声源信号的影响。由于当时技术的制约,使得该算法还不能够借助于数字信号处理技术以数字的方式实现,而主要采用了模拟器件实现,1991年,Kellermann借助于数字信号处理技术,用全数字的方式实现了这一算法,进一步改善了算法的性能,降低了硬件成本,提高了系统的灵活性。随后,麦克风阵列系统已经应用于许多场合,包括视频会议、语音识别、说话人识别、汽车环境语音获取、混响环境声音拾取、声源定位和助听装置等。目前,基于麦克风阵列的语音处理技术正成为一个新的研究热点,但相关应用技术还不成熟。
什么是melody SGS 旋律麦克风链游? MELODY 是一个 Web3 生活方式应用系统,完全结合了 Game-Fi 和 Social-Fi。
最近在办公室觉得有点吵,然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音,在App Store下载了几款测噪音软件,使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。
近年来,随着语音识别技术的发展成熟,语音交互越来越多的走进我们的生活。从苹果手机Siri助手的横空出世开始,各大公司纷纷效仿开发自己的语音助手和语音识别平台,手机端的近场语音交互日趋成熟。后来Amazon发布Echo智能音箱,开启了智能硬件远场语音交互时代。相比于Siri手机端近场的语音交互,Echo音箱的语音交互支持距离更远,交互更加自然便捷,它使用了麦克风阵列来保证远距离复杂背景噪声和干扰环境下的良好拾音效果,随后麦克风阵列逐渐成为了后续语音交互智能硬件的标配。
它叫Nest Guard,上面有报警装置、有小键盘、还有运动传感器,是家庭安全套装Nest Secure的一部分。
空调、空气净化器、扫地机器人启动了,手机收到了电商平台的扣款提示,甚至你外面的车库门也已然洞开……
利用麦克风阵列可以实现声源到达方向估计(direction-of-arrival (DOA) estimation),DOA估计的其中一种方法是计算到达不同阵元间的时间差,另外一种可以看这里,这篇主要介绍经典的GCC-PHAT方法
前段时间,我买了一个铁三角的收音麦克,但每次录音都嗡嗡嗡,让我一度怀疑设备是否有问题,直到我玩懂了VoiceMeeter,才意识到我的声音被采集了两次,并叠加成了输出,所以产生了嗡嗡嗡的效果。如果你的收音麦克也有嗡嗡嗡的收音效果,可以按照本文的方法,重新调试一下设备,没准儿你的声音录出来很动听呢~
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。
回顾 GPUImage的基础在详细解析1~4。 这次的介绍是录制视频,添加滤镜,保存到手机。 核心思路 通过GPUImageVideoCamera采集视频和音频的信息,音频信息直接发送给GPUIma
打开监控仪表盘,输入 sdkappid 和 roomid,并切换到问题用户的通话详情页面,之后再切换到音频详情页卡。如果音频发送码率不正常(持续小于16kbps),则为上行无声;如果音频接受码率不正常(持续小于16kbps),则为下行无声。
为了能更好的理解后续的音质概念与进一步分析,本文首先带大家回顾并科普一些音频相关的基础概念。
近期,华盛顿大学Paul G. Allen计算机学院通过研究,实现了一种基于声纳并名为CovertBand的测试,通过该测试,可以对特定范围和有隔离屏障内目标人物的位置及身体运动信息进行捕捉,进而推断出目标人物的当前身体运动状况,甚至连”啪啪啪”运动也能被识别!在提倡数据安全和隐私保护的今天,该项研究试图证明,在毫不知情的前提下,你的身体运动动信息可能正被测试者能通过智能设备进行窃取。 实现方法 把CovertBand测试应用伪装一个第三方安卓手机APP,设法在目标人物手机上成功完成安装后,当手机播放音
实现项目量产过程中,要测试一些外设,比如智能音箱的麦克风测试,测试麦克风的步骤比较复杂,比如验证麦克风的一致性,降噪算法等等,这里只是初步验证下麦克风的好坏,验证麦克风的好坏无非就是录音,然后查看录音文件数据。
项目量产过程中需要验证麦克风的好坏,需要通过麦克风录音,查看录音数据确定麦克风的好坏,但实际过程中产品有4个麦克风,录音回来的数据需要做数据分离,然后才能确定到底哪个麦克风出现问题。
随着 Android 6.0 Marshmallow 的部署,华为 Nexus 6P 的往返音频延迟大大改善了 18 毫秒,HTC Nexus 9 的时钟延迟为 15 毫秒。在上一篇文章中提到,10毫秒以内的环路延迟才能被称为专业音频。
前言 相关文章: 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC HLS点播实现(H.264和AAC码流) HLS推流的实现(iOS和OS X系统) iOS在线音频流播放 Audio Unit播放PCM文件 Audio Unit录音(播放伴奏+耳返) Audio Unit播放aac/m4a/mp3等文件 Audio Unit和ExtendedAudioFile播放
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