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Python处理入门

导入包from pylab import*from scipy.io import wavfile读wav文件读wav文件 下载文件440_sine.wav,文件中加入了基频(F0)为440Hz的噪 我们把压值归一化,即映射到区间python自身不支持播放,假如你想在python中回放,参考pyalsaaudio(Linux)或PyAudio。 用函数fft对进行快速傅立叶变换(FFT),得到的频谱。 我们傅立叶变换的绝对值,得到频率量的幅度信息。 注意图中y轴是能量的对数10*log10(p),单位;x轴是频率1000,单位kHz。?为了检验计算结果是否等于信号的能量,我们计算出信号的均方根rms。广义来说,可以用rms衡量波形的幅度。

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Linux、Windows 都借鉴过它

没听说过….但事实是,连 Linux、Windows 都得叫它一 “老大哥”!没错,这套 40 年前由 “C 语言之父” 开发的操作系统,如今仍然在深刻影响着 Linux、Windows。? 大名鼎鼎的尔实验室,是 C 语言,以及 Linux 系统的前身 Unix 诞生地。 当然,这里也诞生了晶体管、激光器、太阳能电池、发光二极管、数字交换机 、通信卫星、电子数字计算机、蜂窝移动通信设备、长途电视传送、仿真语言、有电影、立体等等重大发明。 尔实验室官方认可的开发者社区,名字叫 Plan 9 基金会,是爱好者们自下而上组织起来的,2020 年 9 月刚刚成立。 而尔实验室对于 Plan 9 能日后能发挥多大作用似乎也没有把握。他们在官方明中说:尔实验室十支持开源社区,而 Plan 9 可能使全球软件开发社区受益。

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    频基础知识 - PCM 浅析

    Pcm文件没有头部信息,全部是采样量化后的未压缩频数据。PCM量计算我们一般用(db)描述响度。学领域中,的定义是源功率与基准源功率比值的对数乘以20的数值。 所以如果采样位数是16 bit,那么无符号情况下,最大是:?有符号情况下,最大是:?OK,了解了PCM格式和db计算方式之后,我们看下从频文件提db值的整体流程:? Android首先,我们基于Android平台的多媒体API来实现PCM的数据提,然后计算值。 iOSiOS平台提供了AVFoundation库,用于视频操作。我们可以基于它直接提出整首歌的PCM数据,然后计算出值。 大体流程如下所示:首先通过AVAudioFile加载本地频文件,采样率、道数等频信息。

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    iOS噪计原理、

    dB首先要测量噪,必须知道噪的大小的参考的单位为(dB),的定义如下:SPL = 20lgp(e)为待测的有效压,p(ref)为参考压,一般2*10E-5帕,这是人耳能辨的最小压 就是说噪每增加20dB,压增强了10倍。iOS测噪原理iOS设备测量噪原理非常简单:调用系统麦克风,根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是,实现的过程可是坑满满。 也就是说的麦克风测量值返回值范围为 -160dB ~ 0dB,并且注意最后那句话返回值可能超过0。转化公式的的测量值为 -160 ~ 0dB ,如何转化为我们所要的噪值呢? 刚开始想到的是利用计算公式SPL = 20lg进行计算,后来直接放弃这个方案,因为这是一个对数运算,到的值非常稳定,几乎不会波动,与其他的测噪软件所得的值出入太大。 其他测噪软件的量程均为0~110dB,而我们的的测量值为 -160 ~ 0dB,两者之间差了50dB,也就是说以麦克风的测量值的-160dB+50dB = -110dB作为起点,0dB作为Max值

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    iOS开发—视频入门学习必看

    响度,就是能量大小的反馈.用不同的力度敲打桌面,的大小势必发生变换.在生活中,我们用描述的响度. ==小贴士==(decibel),是度量的强度单位,常用dB表示.是由美国发明家亚历山大.格雷厄姆.尔 名字命名的.长期在夜晚接受50 的噪, 容易导致心血管疾病; 55 , 会对儿童学习产生负面影响 ; 60, 让人从睡梦中惊醒; 70 ,心肌梗死的发病率增加30%左右; 超过110 , 可能导致永久性听力损伤. .它的值范围-32768,32767.一共有65536个值.如16bit、24bit。 存储在这些二进制数据即可理解为将模型信号转化为数字信号.那么转为数字信号之后,就可以对这些数据进行存储播放复制其他任何操作. *** 推荐文集 * 抖效果实现 * BAT—最新iOS面试题总结 *

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    Linux视频(液晶硬件参数

    参数结构体:struct fb_fix_screeninfo finfo; 显卡设备的固定属性结构体struct fb_var_screeninfo vinfo; 显卡设备的可变属性结构体第二步,属性信息 :ioctl(lcd, FBIOGET_FSCREENINFO, &finfo); 固定属性ioctl(lcd, FBIOGET_VSCREENINFO, &vinfo); 可变属性

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    播放视频时如何调整频的

    有三个属性: 调:频率的高低叫做调(Pitch),是的三个主要的主观属性,即量(响度)、调、色(也称品) 之一。表示人的听觉辨一个的调子高低的程度。 (单位:dB)色:又称的品质,波形决定了色。因不同物体材料的特性而具有不同特性,色本身是一种抽象的东西,但波形是把这个抽象直观的表现。色不同,波形则不同。 dB()衡量的,如果服务器和客户端联调的话,我肯定是告知当前的平均和标准是多少。 平均:计算频的每一帧数据的,输出平均标准:当前情况下多少是最合适的平均我播放器肯定是无法知的,视频没有播放完成,我们无法知,但是服务器知道,可以传到客户端,那么这振幅系数之间如何换算 result = 20 * log(CurMax)Cur表示当前振幅Max表示最大振幅所以总是负的(Android平台下是的)。

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    硬盘变身窃听器!无需改装,无需麦克风,参数被赞媲美CD | 密大&浙大黑科技

    研究人员觉得机会来了:如果波让精密部件振动的规律,搞清楚电压信号与波的关系,那么,硬盘就能实现类似话筒的效果,进而能够提和解析人类的语。按这套原理走下来,实验可以一气呵成。? 75?!等一等!上述,只是理想情况。事实上,普通人不用担心,也不用时刻提防自己家的硬盘。因为,目前,这项技术只能录下75以上的说话,但要想清晰量至少就需要85了。 如果是放一首歌想让硬盘还原,并达到能用听歌识曲软件识别出来的程度,最好达到90。 这个弱点迅速被HackerNews论坛上的网友捕捉到,于是,吐槽时间开启:吸尘器开起来才75啊,80都快震聋了,想靠硬盘录下能识别的语,你得朝着硬盘吼吧。 能不能根据到达不同硬盘的时间差,有限的周围空间信息?这些想法不一定对,但是我想说的是,会有这个领域的知识和发现推动这项技术向前发展。还有人找出了一些适用场景:可以和消除硬盘噪的工具配合使用。

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    AVFoundation 文本转语频录制 播放

    Audio Metering可让开发者读频的平均和峰值数据,并使用这些数据以可视化方式将的大小呈现给最终用户。 两个方法都会返回一个用于表示(dB)等级的浮点值。这个值的范围从表示最大的0Db(fullscale)到表示最小或静的-160dB。 在可以读这些值之前,首先要通过设置录器的**isMeteringEnabled = true才可以支持对频进行测量。这就使得录器可以对捕捉到的频样本进行计算。 每当需要读值时,首页需要调用updateMeters()**方法才能最新的值。创建一个新的CADisplayLink 定时器 来实时刷新 定时器方法内部实现: recorder?. updateMeters() var level = 0.0 let peakPower = recorder?.

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    【专业领域】jvm虚拟机android移植-接口篇

    jni转化实际的FrameBuffer指针然后传递给phoneme,这就 就有了画的地方了) 2)如何刷新,正常刷新or旋转刷新(有用phoneme内部是已操作内 存buffer为主,刷新的时候就需要拷buffer 在linux下是文件读写的方式得按键值和鼠标的坐标的。 android上我们就在java层模拟并创建BufferedOutputStream文件来实现从onKeyDown 事件中按键值并通过转换写入流中,phoneme底层通过读这个流设备从而得按键值并发送相应的 三、media接口如果你玩个游戏,没有,没有美妙的乐,岂不是太郁闷了,所以我们得把media接口移植上,想想还是有些挑战有些难度的。 那我们就来挑战一下,纵观整个phoneme jvm虚拟机在以前的nokia手机上就有好多java小游戏,如贪吃蛇好经典的游戏不要对我说你没玩过,有点跑题了,其实我想说的是他们都是有的,而且phoneme

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    Android多媒体之认识、录与播放(PCM)

    波形.png----2、三要素:正弦函数见 量 :(响度)波震动幅度---A-- 调 : 频率(高--频率快--尖 低--频率慢--沉)----f--Hz 色 :(品 模拟信号.png----3、量(响度)的单位:(dB):压级的单位,大约等于人耳通常可觉察响度差别的最小度值感觉安静:15以下 正常说话:约60dB 燃放烟花爆竹的:约150--- 响度-频率曲线.jpg---- 当某个时刻响起一个高,它周围会出现遮蔽区域 如在轰鸣的机械运转中(红色),工人普通语言交流(灰色)是困难的 在遮蔽区域内的人耳是无法识别的,这时可以提高量 ,这些数据显然我们是不想要的 在进行采样之前,先结合心理学模型处理,可缩小采样范围,尽量去除掉无用的信息 科普就这么多,有个印象就行,平时拿来吹吹牛还是够的,下面进入正题 ----三、PCM频的捕 (AudioRecord) PCM(Pulse Code Modulation)--脉冲编码调制,今天只说PCM 主要过程是将话、图像等模拟信号每隔一定时间进行样,使其离散化,同时将抽样值按层单位四舍五入整量化

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    一文入门Android逆向

    ContentProvider用于保存和数据,并使其对所有应用程序可见。这是不同应用程序间共享数据的唯一方式,因为android没有提供所有应用共同访问的公共存储区。 通知可以用很多种方式来吸引用户的注意力,例如闪动背灯、震动、播放等。一般来说是在状态栏上放一个持久的图标,用户可以打开它并消息。 3、使用dumpsys命令当前顶层activity的信息,grep进行过滤,-i参数忽略大小写。?4、ls -alit按时间排序显示当前目录全部信息。 3.2.1、使用Magiskroot(https:twrp.me)选择TWRP 3.3.1-0 Released,然后点击devices page ?选择Primary (Europe)? 通过在模拟器运行该APP发现,连接模拟器的ADB断掉,而且重启模拟器会自动弹出APP的页面并且自动播放,该无法关掉,而且重启手机后也会自动播放

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    令人激动的语UI背后

    亚马逊Echo和Echo Dot智能得了成功,它已经使语命令(通常称为语UI或语UI)出现在了新技术产品中。 在大多数情况下,算法在1或2内有相同的性能。我们应该注意到,相对于大多数频播放设备的SNR为80至120,10左右的信噪比似乎是不可接受的。 然而,在语UI应用程序中,用户的通常只比周围噪大几,如下图所示,10到20的 SNR 可以在语UI应用程序中提供的结果。 这是增益的减少,回波消除器能够减少在麦克风上的扬器信号。 回波消除器一般可以消至少25,具有良好的性能,最好的可以消超过30。 THD 占信号水平的百比越低,说话人的行为就越灵活。 由于 AEC 无法消,扬器的失真将出现在 AEC 的输出中。例如,如果扬器有1% 的 THD,那么失真组件将比信号水平低40

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    这一篇就够了 python语识别指南终极版

    ▌语言识别工作原理概述语识别源于 20 世纪 50 年代早期在尔实验室所做的研究。早期语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。 现代语识别系统已经得了很大进步,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。语识别的首要部当然是语。通过麦克风,语便从物理被转换为电信号,然后通过模数转换器转换为数据。 利用偏移量和持续时间频片段若只想捕捉文件中部演讲内容该怎么办?record() 命令中有一个 duration 关键字参数,可使得该命令在指定的秒数后停止记录。 同样的,在结尾词组 “a cold dip restores health and zest” 时 API 仅仅捕了 “a co” ,从而被错误匹配为 “Aiko” 。 因为使用 adjust_for_ambient_noise()命令时,默认将文件流的第一秒识别为频的噪级别,因此在使用 record()数据前,文件的第一秒已经被消耗了。

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    python语识别终极指南

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    python语识别终极指南

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    Python语识别终极指北,没错,就是指北!

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