在短视频兴起的背景下，音视频开发越来越受到重视。接下来将为大家介绍音频开发者入门知识，帮助读者快速了解这个领域。
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
随着互联网的大门像全世界打开，人们的生活就变得丰富多彩了起来，而互联网视频直播的出现更是给人们带来了全新的体验。近些年来，大大小小的视频直播类平台层出不穷，这些软件平台给人们的生活们带来娱乐，同时也对视频软件源码开发的技术提出了更高的要求。今天这边文章分析了目前直播市场上流行的三类视频直播平台，从系统开发技术上做一下分析汇总。
这篇文章介绍了WaveNet，一种原始音频波形的深度生成模型。我们展示了WaveNets能够生成模仿任何人类语音的语音，并且听起来比现有的最佳文本语音系统更自然，与人类表现的差距缩小了50％以上。
高清显示日渐普及，从720p, 1080p,再到4K, 8K分辨率，日常生活和商业应用中对视频清晰度要求越来越高，到目前4K基本普及。要实现4K视频的显示，大家可能会说，要买一台高清的投影仪，要一台高清的电视，要高清的显示屏，但是传输这块的媒介也不可忽视，作为连接视频源与显示设备的介质，它影响着信号是否稳定，画面是否流畅，视频是否清晰等多方面问题。下面我们来看看市面上主要的几种高清视频传输方案以及他们各自的优劣对比。
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
本篇博客代码及资源下载 : https://download.csdn.net/download/han1202012/10382762
DP在传输视频信号的同时对高清音频信号传输支持，同时支持更高的分辨率32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333433633362和刷新率。
【编者按】本文是比利时根特大学（Ghent University）的Reservoir Lab实验室博士研究生Sander Dieleman所撰写的博客文章，他的研究方向是音乐音频信号分类和推荐的层次表征学习，专攻深度学习和特征学习。 以下为译文： 2014年夏天，我在 网络音乐平台Spotify （纽约）实习， 致力于使用卷积神经网络 （convolutional neural networks）做基于内容的音乐推荐。本文将介绍我使用的方法，并展示一些初步的结果。 概述 这篇文章很长，所以先对各节的内容做
本文转载自：CSDN优秀博客(文/彭根禄)，原文链接：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.html
info =audioinfo('sample_orig.mp3');%获取音频文件的信息
采样就是把模拟信号数字化的过程，不仅仅是音频需要采样，所有的模拟信号都需要通过采样转换为可以用0101来表示的数字信号，示意图如下所示：
EasyNVR视频边缘计算网关的视频能力灵活，可以与我们其他的视频平台结合，形成多类型的行业解决方案。EasyNVR能将支持RTSP/Onvif的设备接入，并分发多种格式的视频流，如RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等，现已在很多场景中落地应用，如：智慧工厂、智慧园区、智慧港口、智慧工地等。
回顾 GPUImage源码解析、图片模糊、视频滤镜、视频水印、文字水印和动态图片水印GPUImage的大多数功能已经介绍完毕，这次的demo是源于简书的一位简友问我如何用GPUImage进行混音，他需要对视频添加水印和背景音乐。 经过一番研究，找到了一个解决方案，下面我们按照这个方案进行实践，并学习如何进行混音。 知识储备 1、AVFoundation AVAssetReader 从原始数据里获取音视频数据 AVAssetReaderTrackOutput 读取每帧的CMSampleBufferRef
在 时间轴 中 , 选择 文本 , 然后在 文本 属性面板 中 , 选择 " 朗读 " 选项卡 ,
由于底层识别使用的是pcm，因此推荐直接上传pcm文件。如果上传其它格式，会在服务器端转码成pcm，调用接口的耗时会增加。
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
今天给大侠带来 FPGA Xilinx Zynq 系列第三十三篇，开启二十章，本篇也是 Part B 最后一篇，带来探索 IP Integrator 等相关内容，本篇内容目录简介如下：
编者按：Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。 WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的语音与人类声音之间的差异降低了50%以上。 我们也将证明，同一种网络能够合成其他音频信号，如音乐，并
image.png 耳机现在已经成为人们的常用设备之一，但是如何在上班的路上听到无杂音的声音一直都是很多用户所期待的。不过这个问题近日被HereActiveListening智能耳机解决。其实确切的来说，HereActiveListening是一整套音频处理系统，但最终以无线耳机的形式表现出来。除了功能之外，研发团队在无线耳机的材质和舒适度上也大费周章。每个无线耳机都配备了三个不同尺寸的硅胶外壳，这些外壳可以自由更换，用户可以根据自己耳朵的实际情况来自由选择。 以前我们遇到不想听到的声音，会直接使用隔音耳塞
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
第一节 使用 ffmpeg 解码视频文件 作者：ChinaFFmpeg 孙悟空
近日，经人社部同意，中国就业培训技术指导中心发布了《关于拟发布新职业信息公示的通告》，拟发布16个新职业，包括网约配送员、人工智能训练师、全媒体运营师、健康照护师、呼吸治疗师、虚拟现实工程技术人员、无人机装调工等16个新职业。
如今大多的网络电视机顶盒大多採用安卓系统，通过有线网络或无线网络来接收网络数据，然后把网络数据转化为电视信号，依照如今一般的网速，流畅观看电视不成问题（网上的一种说法是联通2M的网速就能达到）。
EasyCVR视频结构化平台能够支持语言对讲，在前端设备支持语音功能的情况下，用户可以直接通过EasyCVR平台进行隔空喊话和交流。有用户使用EasyCVR接入设备后，通过网页进行视频播放，发现没有声音。这种情况我们可以从三个方面进行排查，分别为：服务端、设备端、客户端。
0x00 无线电发展简史 · 1837年，摩斯发明了电报，创造了摩斯密码（Morse code），开始了通信的新纪元。 · 1865年，英国的麦克斯韦总结了前人的科学成果，提出电磁波学说。 · 1876年，贝尔发明了电话，能够直接将语言信号变为电能沿导线传送。 · 1887年，德国科学家赫兹（Hertz）用一个振荡偶子产生了电磁波，在历史上第一次直接验证了电磁波的存在。 · 1897年，意大利科学家马可尼（Marconi）在赫兹实验的基础上，实现了远距离无线电信号的传送，这个距离在当时不过一百码，但一年
条灰色的竖线 , 该竖线是 " 音符分离线 " , Melodyne 自动分析音符时 , 自动为该音符添加分离线 ;
1、导言 放大电路是构成各种功能模拟电路的基础电路，也是对模拟信号最基本的处理。音频信号可以分解成若干频率的正玄波之和，其频率分为在20Hz~20KHz。不当的放大电路会造成音频信号的失真，亦会带来干扰和噪声。 所有电子信息系统组成的原则都应包含：1、满足功能和性能要求，2、尽量简单，3、电磁兼容，4、调试应用简单。 因此本文就来研究在不会增大电路复杂度的前提下，如何实现音频信号放大的同时对信号进行优化。 2、常见运算电路对音频信号的处理 2.1反相比例运算电路 图1所示为反相比例运算电路，Uin通过电阻R1作用于集成运放的反相输入端，同相输入端通过补偿电阻R3接地。R3的作用是保持运放输入级差分放大电路具有良好的对称性，从而提高运算精度。
近期我国煤矿事故频发,尤其是较大事故接连发生，客观上需要煤矿企业安装煤矿无线广播系统进一步提高安全生产管理水平，加快信息流通并定时播发安全信息，保证遭遇突发性事件时，能以最快、最简捷的途径进行应急疏散或指挥调度，大大提高煤矿生产的安全性能和指挥效率。
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。
随着深度学习的不断发展，生活中各种随处可见的问题都可以利用很多网络来解决。一个训练好的神经网络作为一个黑箱，直接输入原始数据就能够得到对应的结果，在很多直接通过传统算法不好解决的问题中，利用网络却往往较为简单。但是大部分网络都是在x86的平台上进行训练和部署，且其资源占用也比较大，较难以直接搬到资源紧张的嵌入式平台上。这其中就包括关键词识别问题，该问题如果利用传统算法实现起来较为困难，但是通过神经网络却能够很好的解决。
直播系统源码作为直播平台的重要组成部分，他有着完整的流程来支撑，直播系统源码的重要性不言而喻，往往 直播平台搭建 的第一步就已经起着基石的作用。所以直播系统源码的每一步都无比重要。
当前智能手机上的运动传感器由于对振动的敏感性已被用于监听音频。但由于两个公认的限制，此威胁被认为是低风险的：首先，与麦克风不同，运动传感器只能捕获通过固体介质传播的语音信号，因此先前唯一可行的设置是使用智能手机陀螺仪窃听放置在同一桌子上的扬声器；第二个限制来自常识，即由于200Hz的采样上限，这些传感器只能捕获语音信号的窄带（85-100Hz）。在本文中将重新探讨运动传感器对语音隐私的威胁，并提出了一种新型侧信道攻击AccelEve，它利用智能手机的加速度计来窃听同一智能手机中的扬声器。
3.已知信号为编辑，用MATLAB编程实现该信号经冲激脉冲，抽样得到的抽样信号fs(t)及其频谱。令参数E=5，τ=0.5，采用抽样间隔
对于许多的场景下，我们不仅仅需要网络摄像机的监控，还需要有有专业人员进入现场，并且现场人员可以 将现场的画面传输出来，可以 和监控端人员 进行实时对讲交流
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
采用ffmpeg解码，是所有视频监控开发人员必备的技能，绕不过去的一个玩意，甚至可以说是所有音视频开发人员的必备技能。FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为流的开源计算机程序。它包括了目前领先的音/视频编码库libavcodec。 FFmpeg是在 Linux 下开发出来的，但它可以在包括 Windows 在内的大多数操作系统中编译。这个项目是由 Fabrice Bellard 发起的，现在由 Michael Niedermayer 主持。可以轻易地实现多种视频格式之间的相互转换，例如可以将摄录下的视频avi等转成现在视频网站所采用的flv格式。
本次实验目的为：在matlab环境下产生几种基本的数字信号，并对这些基本的信号进行运算和变换，同时利用程序结果对采样定理进行验证，深刻理解采样定理。通过自己录制音频信号并对不同的音频信号进行不同处理，加深理解音频信号中声道的原理，以及混声、回声的形成原理。
自 11.0 以来的主要的新函数列表. ---- 机器学习 FeatureSpacePlot — 显示布局在特征空间的对象 FeatureNearest — 查找特征空间中最近的对象 序列学习 SequencePredict — 根据序列范例预测子序列元素 SequencePredictorFunction — 序列预测器的符号表示 行为学习 ActiveClassification — 通过主动探测一个系统学习分类器 ActivePrediction — 通过主动探测一个系统学习预测器 ActiveC
librosa是一个音频和音乐处理的Python包，我用它来做音频的特征提取。但是在使用时，发现librosa.load将音乐文件转化为时间序列的过程中，速度实在难以忍受，cpu跑的非常高，程序好像假死的状态。 查阅官方文档发现，默认情况下，librosa会使用scipy.signal进行音频信号的重采样，这在实际使用时是很慢的。如果要获得很高的性能，官方建议安装libsamplerate和其相应的python模块scikits.samplerate。 这就是说，在Windows下进行安装的话，要先编译libsamplerate得到相应的lib和dll文件，再安装python的接口模块。 我试着在linux下进行安装，过程是很流畅的，因为使用apt-get可以方便安装libsamplerate，pip进行scikits.samplerate安装的时候，系统可以直接找到libsamplerate编译好的lib文件。
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
原文链接：https://www.tvtechnology.com/news/a-simple-guide-to-formats-and-codecs
著名的美剧Lie to me《千谎百计》相信不少听友都看过，说的是一位很厉害的心理学家能够通过人在说话时，零点零零几秒的瞬间表情，判断出这个是否在说谎。 📷 该剧的灵感来源于畅销书《Telling Lies》 美剧看得挺爽（赞同！），但无论如何，这都有点太夸张了，所以看几集我就放弃了。 现如今，来自美国马里兰大学和达特茅斯学院的研究人员最新研发出一套人工智能系统，把美剧带入了现实。真的可以从面部微表情检测一个人是否在撒谎，而且结果显示，它的判断准确率已经显著超过了人类的判断水平。 📷 这套人工智能系统名为“
亮度方程 亮度方程给出彩色光的亮度Y与三基色（R、G、B）的关系式 Y=1.0000R+4.5907G+0.06015B 在不同的彩色电视制式中，由于所选的标准白光和显像三基色不同，导致亮度方程也互有差异。 以C光为标准白光源的NTSC制彩色电视制式的亮度方程为 =0.229R+0.587G+0.114BN 以Des光为标准白光源的PAL制彩色电视制式的亮度方程式为 Y=0.222R+0.707G十0.071B 由于NTSC制彩色电视广播发展较早，大量的电视设备都是按它设计的，所以PAL制中没有采用自己的亮度方程，而是延用了NTSC的亮度方程式，使用了与NTSC制彩色电视相同的显像三基色。为了书写方便，一般应用中，略去显像三基色系数下标，并被近似地写为 Y-0.30R+0.59G+0.11B
（本文基本逻辑：音频编码的理论基础 → PCM 编码 → AAC 编码工具集、编码流程、编码规格和数据格式）
声音检测传感器 1块 （咪头+放大电路 可以网上买现成的模块，也可根据后文提供的原理图自己做）
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。
为了使用人工智能来帮助教人们如何演奏乐器，研究调查了音乐信号和手指之间的相关性是否可以通过计算来预测。我们证明它的确可以预测，这也是首次对这样的想法进行测试。
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