此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看(因此技术含量不高),后来这个成为毕业设计的一部分,长期看博客上访问量也不错,就发布出来,希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩,用项目练技术,用成果获取编码的乐趣。
三.交叉编译alsa-lib和alsa-utils (alsa-utils是一系列的音频设备控制工具,而alsa-lib是alsa-utils依赖的库,所以先将alsa-lib编译好)
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture,高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI(Musical Instrument Digital Interface,音乐设备数字化接口)的支持。在2.6系列内核中,ALSA已经成为默认的声音子系统,用来替换2.4系列内核中的OSS(Open Sound System,开放声音系统)。
USB声卡的支持由Alsa本身进行支持,我们只需要确保芯片的USB协议支持声音传输即可。目前已在R16,R18,R40平台正式测试过,均支持。
V853 芯片提供了 AudioCodec(芯片内置音频接口) x1、I2S/PCM(数字音频接口) x2、DMIC(外置数字 MIC 接口) x1,可以满足各类音频需求。100ASK_V853-PRO开发板板载两个MIC拾音咪头和喇叭接口。如下图所示:
本文详细记录在NXP I.MX6ULL+Linux平台下进行WM8960音频芯片移植的过程,其他平台操作方法类似,希望为大家提供帮助。
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。
Libav是一套跨平台的库和用来处理多媒体文件,流和协议的工具,它最初是从FFmpeg的项目分叉。 Libav包括许多子工具,如:
fit 是一种文件协议,体积小巧,多用于可穿戴设备记录、传输运动与健康数据。官方提供了 C、C++、Java 语言的 SDK 和非常详细的使用文档。因此在 iOS 端接入 fit 就需要在 C 或 C++ 的 SDK 基础上进行一点面向对象的封装。
一直在做的一个功能是实现系统内部的SoftWare Loopback, 过程中需要学习ALSA相关的知识,包括驱动 / 应用都需要去了解.而ALSA的官方文档感觉很久没有维护,不怎么好理解,只能边看文档变结合源代码去分析问题.而ALSA这部分从驱动到应用,从原理到实践涉及到的知识比较多,并不是这边文章所能讲述清楚的,只能把最近遇到的问题具体分析. 这样写起来更有目标.
vim /etc/apt/sources.list 用#注释掉原文件内容,用以下内容取代:
项目基于BCM6755平台为基础,通过一系列的语音算法完成实现语音交互场景。这次遇到的问题主要是AEC效果差,如上图所示,设备播放音乐的场景,会出现唤醒困难的想象。实际的抓取录音数据发现录音和回采之间的数据延迟高达100ms,远远超过算法要求<30ms的要求。接下来需要定位延迟的问题。
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。
针对音箱日常工作项目开展的前期,需要快速的适配音频子模块,方便项目的声学评估和开展,期间遇到不少的问题,其中有一些细节往往会忽略掉,然而正好是问题的所在。在此背景下,遇到问题一步一步梳理,方便快速的定位出问题所在 。
前面 3 条 amixer 命令是打开板载咪头的开关,第 4 条命令是设置耳机的播放声音。 最后一条命令是录音命令,参数讲解如下:
对于nc命令来说,可真的是要一行代码调半天。因为这行代码的威力是非常大的!当然,用不好的话,还会给自身带来麻烦。
语音/振动信号用于识别人的身份近几年才兴起。大概是2017年,出现了通过振动信号识别身份的论文,之后迅速出现了振动信号处理在其他方面的应用。我记得有人通过手指触摸物体产生的振动去识别物体的种类。当然物体种类是预先准备好的,可以看出这时已经可以粗略的利用振动信号处理识别相关的问题了。
降噪不仅只能从硬件入手,本文为您介绍一种嵌入式Linux中的录音降噪方案。该方案完全依靠软件实现,最大程度上降低投入。
此节演示使用三段式耳机在 100ask_stm32mp157_pro 开发板上录制声音、播放音频。 注意: 需要准备一个带麦克风的三段式耳机,如下图所示:
同学们在学习视频课小白系统入门这门课的过程中,经常遇到一些问题,这里总结一些最常见的问题,供大家参考:
项目简介:运用百度语音进行声音转中文的识别与合成,智能对话使用图灵机器人,录音则,linux端用pythonaudio 模块.树莓派端因为pythonaudio不兼容问题,因此用arecord进行录音.最终代码约150行.代码发布在github上.https://github.com/luyishisi/python_yuyinduihua
音频信号是一种连续变化的模拟信号,但计算机只能处理和记录二进制的数字信号,由自然音源得到的音频信号必须经过一定的变换,成为数字音频信号之后,才能送到计算机中作进一步的处理。
V853开发板集成了LED、WiFi、蓝牙、以太网、音频、屏幕、USB、TF卡等模块。本章节将对这些模块进行简单的操作介绍,方便开发者快速上手了解开发板。
AWS CDK,与使用 YAML(或 JSON)的声明式方法相比,CDK 允许您命令式声明基础设施。主要语言为 TypeScript,同时也支持另外几种语言。
嵌入式产品开发中经常遇到音频的输入输出问题,如何为其添加“喇叭”、“麦克风”设备呢?本文将简单介绍ARM+Linux产品中的音频解决方案。
如果是在其他发行版linux系统上或者需要在嵌入式linux系统上使用alsa-lib库,可以下载alsa-lib源码包,自行编译。
那么它一定得回复我们,对吧。为了能够智能点,我们就用到了图灵得接口图灵真的非常好用能够 查天气语音**讲故事**讲笑话 下面附上第三步的代码
在Linux系统中,有许多命令可以帮助我们处理音频和视频文件,从基本的播放和转码,到编辑和处理音频、视频流。
打开图形界面之后,按下F6,即可查看系统默认的声卡。在我的电脑上插了一个USB摄像头,带音频输入,在下图里就能看到两个声卡。退出图形界面按下Esc按键(键盘左上角)。
本文目的:使用 AudioRecord 和 AudioTrack 完成音频PCM数据的采集和播放,并读写音频wav文件
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
HTOL 高温使用寿命测试(High Temperature Operating Life)
虽然都是linux,芯片也是基于同样的架构,同样的指令集,但是考虑到芯片的实现毕竟是不同的,于是所有涉及到硬件交互的软件部分,也会有所差异,最终会导致了有些应用层面的接口,不能按照普通linux的通常用法去使用。
我相信大家平时学习和开发,可能接触视频编解码会比较多,对h264和h265会比较熟悉一点!
在树莓派上最常用的录音是arecord命令,但是功能有限,不能实现检测到声音做出反应。但是pyaudio能。
Allwinner 硬件平台R6, R7s, R11, R16, R18, R30, R58, R328, R332, R333, R311, MR133, T7, R329, MR813, R818, R818B, R528, H133, V853, F133。
换个角度想,这些没自动化的任务,是否可以做成自动化的呢?虽然机器人换尿布还要好几年才能实现,但是目前有一些比较简单的育儿任务可以自动化掉。
作者 | Python开发者 / 字符串拼接工程师翻译 来源 | Fabio Manganiello 当爹啦,必须放下手头的工作,转而处理一些尚未自动化的育儿任务。 换个角度想,这些没自动化的任务,是否可以做成自动化的呢?虽然机器人换尿布还要好几年才能实现,但是目前有一些比较简单的育儿任务可以自动化掉。 拒绝白嫖!开源模式的反击:向不要脸的云服务商收费! 当了爹后我发现,宝宝真的经常哭。即使我在家里,我可能也不会总是在附近听到我儿子的哭声。商用婴儿监视器通常会填补这一空白,它们就像对讲机,即使你在其他房
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库,设计目标包括:ASR/TTS/CHAT
最初拿到树莓派的时候测试过,没成功,后来发现一张华丽丽的说明图,顿时醒悟了..记录下来,
本文主要为嵌入式入门开发者的接口、网口等板卡基础快速测试,当初级学习的开发者拿到板卡,如何在最快时间内测试板卡正常?,继续测试教程(4)的CAN接口、VGA接口、7英寸LCD触摸屏、10.4英寸LVDS触摸屏、7英寸MIPI触摸屏测试部分,接下来是看门狗测试、网络接口(RGMII ETH、RGMII ETH)、AUDIO音频、CVBS OUT接口、TVIN接口等测试部分是否正常。
随着人工智能和机器人技术的快速发展,机械臂在工业、医疗和服务业等领域的应用越来越广泛。通过结合大模型和多模态AI,机械臂能够实现更加复杂和智能化的任务,提升了人机协作的效率和效果。我们个人平时接触不太到机械臂这类的机器人产品,但是有一种小型的机械臂我们人人都可以拥有它myCobot,价格低廉的一种桌面型机械臂。
产品: 硬件:主控 + audio +tp9930 软件:tina + audio/ai 其他:客户需要调试6路mic,其中2路为v853内部audio codec mic,四路为tp9930 外部i2s mic,且其中一路audio mic与lineout硬件相连,作为aec回声消除。
volute(蜗壳)是一个使用 Raspberry Pi+Node.js 制作的语音助手.
FFmpeg是一款开源软件,用于生成处理多媒体数据的各类库和程序。FFmpeg可以转码、处理视频和图 片(调整视频、图片大小,去噪等)、打包、传输及播放视频。作为最受欢迎的视频和图像处理软件, 早已经被各行各业的不同公司所广泛使用。
Let’s assume you did a point in timerecovery after a wrong transaction, PostgreSQL branches to a new timeline andcontinue with the operations.
Windows开发环境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
在前九章中,我们使用 TensorFlow Mobile 在移动设备上运行各种由 TensorFlow 和 Keras 构建的强大的深度学习模型。 正如我们在第 1 章,“移动 TensorFlow 入门”中提到的那样,Google 还提供了 TensorFlow Lite(可替代 TensorFlow Mobile 的版本)在移动设备上运行模型。 尽管自 Google I/O 2018 起它仍在开发人员预览中,但 Google 打算“大大简化开发人员针对小型设备的模型定位的体验。” 因此,值得详细研究 TensorFlow Lite 并为未来做好准备。
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