笔者最近在挑选开源的语音识别模型，首要测试的是百度的paddlepaddle； 测试之前，肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点，于是有此篇先导文章。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说，来干。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于PaddlePaddle实现声音分类》
本章我们来介绍如何使用PaddlePaddle训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
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。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
os.system(file) 调用系统应用来打开文件，file 可为图片或者音频文件。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
用pydub.utils.mediainfo()去分析，可以发现，它对音频start_time=0的音频都会报这个错，而start_time != 0的就可以正确加载。
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。本文将介绍几个常用的 Python 音频处理库，并提供相应的使用示例，以帮助读者快速入门。
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
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。
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。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
由于本人研究的音频方面，一开始读取音频文件的时候就遇到了一些问题，比如，这个函数返回的是numpy,另外一个函数返回tensor，巴拉巴拉等等问题，所以在这里做一个简单的整理。
换句话说就是，白噪的每一帧都是随机的值，如果要给一段音频加上白噪的话，给每一帧叠加一个随机大小的值就ok啦
在语音情感识别中，我首先考虑的是语音的数据预处理，按照声音分类的做法，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
在语音处理中，音频文件读写是基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理的多样化，有可能导致后续处理的偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇的一些方法，并参考了其他文章，确保读写操作的准确性和一致性。
so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
在这次的xctf分站赛-WMCTF2020中，Timeline Sec队内大部分师傅终于有空来玩，最终取得了第16名的成绩。在这个过程中我们不得不去反思队伍建设几个月以来产生的一些问题，所以决定再次开启全面招人的决定。希望有更多积极且愿意付出精力学习的师傅加入我们的队伍，向着更高的目标冲击。具体招新事项附在文末：
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。
来源：DeepHub IMBA本文约6100字，建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式： 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
world 声码器的demo 安装要求 1. python3 2. pip3 install numpy pyworld librosa -i -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3. os :ubuntu or macos 源代码 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # import import pyworld as pw import numpy as np import lib
假如：1个音频的总帧数=170880,采样率sr=48000,持续秒数=3.560000 假设音频数据为y： y = [-0.00856018 -0.00930786 -0.00827026 ..., -0.03897095 -0.03567505 -0.03329468]
选自Medium 作者：Leon Fedden 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 这篇文章基于 GitHub 中探索音频数据集的项目。本文列举并对比了一些有趣的算法，例如 Wavenet、UMAP、t-SNE、MFCCs 以及 PCA。此外，本文还展示了如何在 Python 中使用 Librosa 和 Tensorflow 来实现它们，并用 HTML、Javascript 和 CCS 展示可视化结果。 Jupyter Notebook：https://gist.github.com/f
作为智能语音交互相关的从业者，今天以天池学习赛：《零基础入门语音识别：食物声音识别》为例，带大家梳理一些自动语音识别技术（ASR）关的知识，同时给出线上可运行的完整代码实践，供大家练习。
《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”
今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具，它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中，它的速度有了显著的提升（比之前的版本快了 400 倍！），并且切割逻辑也得到了改进，错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣，可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外，还有一个带有图形用户界面的版本，让操作更加方便。
原文链接：http://www.chenjianqu.com/show-44.html
如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完没了。我希望这篇简短的文章能澄清一些困惑，并从头解释mel的光谱图。
近两年，抖音、快手将短视频推到风口浪尖上，要生产出高质量的视频，离不开视频剪辑这一环节；在全民剪片浪潮中，大众使用最多的剪辑软件如：Pr、FCPX、剪印、Vue 等。
工具特点：支持多个语音任务，支持多个ASR端到端系统，当前最活跃的语音开源社区，是第三代端到端ASR系统的典型代表。
语音项目中我们通常会使用stft对特征进行提取，很多python库也提供了接口。本文主要介绍使用librosa,torch,以及卷积方式进行stft和istft的运算。
在之前的教程中，我们利用TensorFlow的Object Detector API训练了浣熊检测器，在这篇文章中，我将向你展示如何使用TensorFlow构建一个真正的通过声音来追踪蝙蝠位置的探测器
内容提要：「眼见为实」在 AI 技术面前已经失效了，换脸、对口型的技术层出不穷，效果越来越逼真。今天要介绍的 Wav2Lip 模型，只需一段原始视频与目标音频，就可将其合二为一。
上次公众号刚刚讲过使用 python 播放音频与录音的方法，接下来我将介绍一下简单的语音分类处理流程。简单主要是指，第一：数据量比较小，主要是考虑到数据量大，花费的时间太长。作为演示，我只选取了六个单词作为分类目标，大约 350M 的音频。实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。如果读者有兴趣的话，可以使用更加复杂的神经网络，这样就可以处理更加复杂的分类任务。第三：为了计算机能够更快地处理数据，我并没有选择直接把原始数据‘’喂“给神经网络，而是借助于提取 mfcc 系数的方法，只保留音频的关键信息，减小了运算量，却没有牺牲太大的准确性。
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。
来源：Deephub Imba 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文中，我们将利用ViT - Vision Transformer的是一个Pytorch实现在音频分类数据集GTZAN数据集-音乐类型分类上训练它。 就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。本文中，
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。近期VIT已经成为音频任务的一个有前途的替代品，OpenAI的Whisper就是一个很好的例子。
在人工智能的辉煌进程中，语音识别技术无疑占据了一个至关重要的地位。从最初的简单命令识别到今日能理解复杂语境的智能助手，语音识别技术已经深入人类生活的各个角落。它不仅改变了我们与机器交流的方式，更开启了一个全新的互动时代。
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。
近几年来语音识别技术得到了迅速发展，从手机中的Siri语音智能助手、微软的小娜以及各种平台的智能音箱等等，各种语音识别的项目得到了广泛应用。
嗯，好久没写文章了。因为最近没有熬夜了，天天背电脑也很辛苦。 工作嘛，手工为主，没有啥技术成长，也没啥好写的。 疫情期间，总听到有人叹气，总听到抖音里面“我太难了”。
Spleeter的模型源来自最大的音乐网站Deezer，底层基于深度学习框架Tensorflow，它可以通过模型识别出素材中的背景音乐素材，从而判断出哪些是背景音乐，哪些是外部人声。
流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。
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