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MacBook 屏幕录制 soundflower 只录内屏声音 外界声音

MacBook 屏幕录制 只包含内屏声音 外界录音 目的 录屏方法办法 (博客诈尸,感觉要弃了,到时候开github主页) (搜到的一些soundflower教程都好旧, 自己写一个) 目的 用Mac 电脑外放,确实能录到内屏声音,但是扬声器收录的人声、环境音也会录进来 3)插耳机后,可以选择耳机。 这里的“聚集设备”是输入,录屏时候想录入哪些声音,这里就选择相应的设备。“多输出设备”用于在录屏时候的自己想听到哪些声音,二者搭配使用(2ch搭配2ch,64ch搭配64ch)。 选择聚集设备和多输出设备后,不能调音量,要在使用电脑扬声器或者耳机的时候就把音量调好 只录制内屏声音(电脑发出的声音),不录制外屏声音(电脑麦克风或者耳机麦克风的收音),且录制的时候听不见内屏声音(不适用于我 :点小喇叭 选择soundflower(2ch)/soundflower(64ch) 只录制内屏声音,不录制外屏,且录制的时候能听见内屏声音(上网课录屏适用): 录制选择:option ->

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Wave-Share -服务器,点对点,通过声音共享本地文件

正文字数:1807 阅读时长:3分钟 这是一个有关于使用声音的WebRTC信号的概念验证。适用于所有有麦克风+扬声器的设备。在浏览器中运行。 在这个项目中,信令是通过声音执行的。信号序列如下: 对等端A通过将会话数据编码成音频音调来广播WebRTC连接。 附近的对等点(复数)捕捉声音发出的源头对等点A并解码WebRTC会话数据 尝试与A端建立连接的B端以音频应答响应。回复中包含对等方B的联系信息。 声音发射/接收 通过声音通信的数据包含初始化WebRTC连接所需的联系信息。该数据以会话描述协议(SDP)格式存储。 通常情况下默认使用第一个 在传输过程中偶尔会有声音破裂。需要优化发送代码 emscripten generated.js的大小太大(~1MB)。

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    网页插件视频流媒体播放器EasyPlayerPro-IOS版如何解决有声音画面的问题?

    近期我TSINGSEE青犀视频接到两个不同的用户反馈,称将EasyPlayerPro集成进iOS播放器里,出现了声音存在,但没有画面显示的现象。对于此我也比较纳闷,因此我逐个排查了一下原因。

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    米兰大学发布论文与猫咪叫声数据集,分类喵喵叫

    内容概要:米兰大学计算机的研究团队,试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来,他们还真的成功了。 英国短毛猫-蓝猫(左图)和缅因猫(右图) 喵喵叫数据集 发布机构:米兰大学计算机 包含数量:440 段音频 数据格式:wav 数据大小:20 MB 下载地址: https://openbayes.com 图为受试猫猫佩戴研究团队挑选的收音设备 基于声音文件,研究团队提取了两组声学参数,即梅尔频率倒谱系数(MFCC)和时序特征。用这些参数使用基于有向环图等分类方案,将问题空间进行分类。 实验结果发现 DAG-HMM(有向环图-隐式马尔科夫)的识别效果最佳。DAG-HMM 对三种状态的分类识别效果,如下: ? 结果显示 GAG-HMM 方法对三种状态的猫叫声,都有着很高的识别率。 尤其对于等待喂食状态下的声音,有着 100% 的准确识别率。 这一研究结果让团队大受鼓舞,实验证明了猫叫声是可以被有效分类的。

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    米兰大学发布论文与猫咪叫声数据集,分类喵喵叫

    By 超神经 内容概要:米兰大学计算机的研究团队,试图用隐式马尔科夫方法将猫咪在不同环境状态下的喵喵叫识别出来,他们还真的成功了。 英国短毛猫-蓝猫(左图)和缅因猫(右图) 喵喵叫数据集 发布机构:米兰大学计算机 包含数量:440 段音频 数据格式:wav 数据大小:20 MB 下载地址: https://openbayes.com 图为受试猫猫佩戴研究团队挑选的收音设备 基于声音文件,研究团队提取了两组声学参数,即梅尔频率倒谱系数(MFCC)和时序特征。用这些参数使用基于有向环图等分类方案,将问题空间进行分类。 实验结果发现 DAG-HMM(有向环图-隐式马尔科夫)的识别效果最佳。DAG-HMM 对三种状态的分类识别效果,如下: ? 结果显示 GAG-HMM 方法对三种状态的猫叫声,都有着很高的识别率。 尤其对于等待喂食状态下的声音,有着 100% 的准确识别率。 这一研究结果让团队大受鼓舞,实验证明了猫叫声是可以被有效分类的。

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    MIT黑科技:无需视觉输入,立体声音频+摄像机元数据即可实现移动车辆定位

    在本文中,来自 MIT 计算机科学与人工智能实验室、MIT-IBM 沃森人工智能实验室团队的研究者提出了一套利用标记的视听数据来自监督学习的算法,仅依靠立体音频和摄像机元数据就可以在视觉参考坐标中定位移动的车辆 这种将听觉和视觉信息融合到共同参考坐标中的本领使我们能够将听觉信息和视觉信息整合在一起(如果两者都存在),或者在另一个不存在时仅依赖其中一个。 本文介绍了一种系统,该系统可以利用未标记的视听数据来学习在视觉参考坐标中定位物体(移动的车辆),而在推断时仅使用立体声即可。 图 1:以立体声为输入,本文提出的跨模态听觉定位系统可以完全从立体声和摄像机元数据中恢复参考坐标中移动车辆的坐标,而不需任何视觉输入。 对于跟踪后处理的基线,研究者将 ID 随机分配给每个框,因为此类基线无法预测 ID。结果如下表 3 所示: ? 表 3:跟踪指标方面的结果对比。

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    AI在手,DJ我有

    这只AI学习的素材也很简单,用60多个小时标签器乐演奏的视频喂食,成熟的PixelPlayer就会具备自动识别并分离不同乐器声部的技能。并且能够在视频的每个像素上定位声源,联合解析声音和图像。 之后,你就能根据自己的爱好自由调节各个声部的声音了。 ? 当你听交响乐时,迷恋小提琴的声音?那就一键把它调大点嘛。 如何调教一个DJ AI? PixelPlayer是如何诞生的? 与这项研究类似的还有两个兄弟研究,均探索了图像和音频结合后对分离声音的帮助。 -图像系统可分离屏幕中可见的物体的声音和不可见物体的声音。 1804.03641 相关资料 项目地址: http://sound-of-pixels.csail.mit.edu/ 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1804.03160.pdf 作者网易新闻

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    猛男把400+条猫咪叫声做成数据集,可识别猫咪的3种不同状态丨开源

    画风是这样的: 没错,来自米兰大学计算机的几位猛男,和生物、兽医的小伙伴们一起,收集了21只猫咪的400+条语音数据,做了个猫叫声数据集。 ? 无关猫咪种类,识别效果90%以上 研究者们采用了模式识别的方法,算法框架是一个有向环图。 简单来说,先区分猫叫声是否属于“等投喂”和“被隔离”两种状态,再识别它们是否属于“刷牙”的状态。 ? 为了验证哪种模型对于识别3种猫咪语音状态更有效,研究者们采用了不同的模型进行实验,最后确定了有向环图中的隐马尔科夫模型,识别率最高能达到95.94%。 ? 这项研究、以及猫叫数据集的制作,来自米兰大学计算机的3位猛男,以及生物学系和兽医的小伙伴们,所有人在这项研究中的贡献相同。 ? 当然,除了猫咪叫声,也有不少网友提出,想要其他的声音数据集: ?

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    Android 功耗(12)---省电续航-相互唤醒

    相互唤醒类型APP 01百度APP家族: 02阿里APP家族: 03腾讯APP家族: 04个推APP家族: 05友盟APP家族: 06各种推送服务类型的APP 这是一个很有趣的“葫芦娃”现象, 其实任何的图形和声音调用都是需要费电的。 相互唤醒的启动方式 方式一: 系统广播(开机、解锁)->启动推送服务pushService,即第三方APP永远不被杀死的SDK技术->将所有注册相同推送服务的家族APP执行后 台启动; 方式二: 通过 这里主要是通过权限管理的方式禁用流氓应用的消息显示功能; 4.Android设置–> WLAN–>点击菜单键选择高级–>休眠状态下保持WLAN连接的下拉列表{始终、仅限充电时、从不(会增加数据流量)},如果设置不为始终,那么我们锁屏休眠后,程序将会处于网络状态 这里主要是通过权限管理的方式禁用流氓应用的消息显示功能; 4.Android设置–> WLAN–>点击菜单键选择高级–>休眠状态下保持WLAN连接的下拉列表{始终、仅限充电时、从不(会增加数据流量)},如果设置不为始终,那么我们锁屏休眠后,程序将会处于网络状态

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    人民大学提出听音识物AI框架,不用人工标注,嘈杂环境也能Hold住,还可迁移到物体检测

    现在,研究团队使用聚类的方法,让AI能够轻松识别各种乐器、动物以及日常生活中会出现的声音。 同时,这一方法还能迁移到监督的物体检测任务中,其成果被发表在《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》 (TPAMI 那么不听音乐、只听日常的声音,表现又会如何呢? 还有一些是不能辨别某些场景中的特定声音(如上图第二行)。 此外,这种方法还能迁移到物体检测任务中去。比如在ImageNet子集上的监督物体检测表现也值得关注。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2112.11749 项目主页: https://gewu-lab.github.io/CSOL_TPAMI2021/ — 完 — 本文网易新闻

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    史上首次,45岁计算机大牛蒋濛当选普渡大学校长!

    在此次任命会上,蒋濛也发表声明,在感谢了前任校长的杰出贡献的同时,对即将担任校长深感荣幸,并表示自己时刻准备「倾听」各方的声音。 接下来,我的责任从倾听开始,倾听学生、教师、员工、校友、邻居的声音,以及来自各州、国家和全球合作伙伴、普渡大学的朋友和家人的声音。 尼尔·阿姆斯特朗说过,知识是所有人类成就和进步的根本。 而且不能用邪路的糖健怡可乐,要用原味可乐搭配一小勺巧克力冰淇淋,味道最美。 普渡校报在报道新校长上任消息时,特别提到同学们现在可以多去「Pappy甜品铺」,很有机会面见到校长哦。 而其中7个别进入该学科排名前10、11个别进入该学科排名前15、8个别的排名较上年有提升。 生物医学工程排名全美第29,2021年是第33名。不过在医学院的学校排名里占第7位。 工程学院排名靠前,带动其中的博士项目与学科投资等排名也水涨船高。11个别的博士项目现排名全美前列。

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    【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

    常见坐标 模型坐标: 相对于模型自身的坐标, 通常坐标的原点置于模型中心或者角色脚下 世界坐标: 将所有对象按照设定的对象坐标进行偏移, 放置到同一个坐标空间中成为世界坐标, 此时的坐标原点是世界中心 绝大多数手势都可以用这套属性进行描述并判断, 响应速度也很快 加速器: 检测设备轴向上的加速度, 用于甩动等玩法 陀螺仪: 检测设备轴向的旋转角度, 用于瞄准等玩法 6 声音 声音系统 游戏一般会设置声音事件 , 将游戏中的一个事件映射到一个或多个声音文件上进行播放 声音文件的播放一般会经由场景预加载节省时间, 并为了节省内存采用流式加载(只按需加载一部分) 声音事件常常由较复杂的场景设计, 最常见的就是脚步事件在角色不同状态 因此实现声音系统关键是提供足够的信息去判断所需播放什么声音 3D声音 2D游戏一般声音与方向无关, 一部分会考虑音源距离 3D游戏考虑得很多, 需要设置虚拟监听者和虚拟发射者. 常见的声音处理效果有: 回声: 模拟狭窄空间的回声 音高偏移: 模拟多普勒效应, 常见于竞速游戏, 靠近频率上升, 远离频率下降 频率压缩: 统一不同大小的声音 低通滤波: 模拟爆炸的轰鸣声和音量遮挡效果

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    盘点这些年我采访过的ERP厂商大佬们?

    用友老大 都是太极高手 首先介绍一下我熟悉的用友老大们,用友有一个一惯的作风,就是先说后做,所以他们有自已的一套对外演讲思维和公关体系严格把关,如果你是参加媒体群访的话,基本上采访不到什么料点 于用友老大们亲密接触你必须是一个太极高手才行。 金蝶老大 谨慎的不像话 近些年接触金蝶的老大们很多,但是能够算得上的采访不多,金蝶和跟用友老大们明着明显的不同,如果我们把用友称为儒雅派,那么金蝶骨子里先天带有一种杀气,还有一种不服输的精神 鼎捷老大 有中国台湾人先天优越感 鼎捷在制造业ERP上取得了一定的佳绩,但是他们对于外界的新技术新趋势并不敏感,对于媒体也不是很感冒,所以我们很少看到鼎捷对媒体传递价值声音,包括他们近些年的战略和动作也不是所有人都知晓 ,鼎捷还是秉承了中国台湾人先天优越的性格,高管决策层也是由中国台湾土著人把持,他们很多产品和理念都是先从中国台湾试水然后才在大陆上市,也正因为这种优越感的存在,使得他们很少能够听进去外界的声音,包括驻大陆团队内部的声音

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    UGNX编程的12个小技巧,学会终身受益!

    2、工件坐标的原点位置是由操作者自己设定的,它在工件装夹完毕后,通过对刀确定,它反映的是工件与机床零点之间的距离位置关系。工件坐标一旦固定,一般不作改变。 工件坐标与编程坐标两者必须统一,即在加工时,工件坐标和编程坐标是一致的。 五、如何选择走刀路线? 走刀路线是指数控加工过程中刀具相对于被加工件的运动轨迹和方向。 2、切削过程中切削声音的监控在自动切削过程中,一般开始切削时,刀具切削工件的声音是稳定的、连续的、轻快的,此时机床的运动是平稳的。 在自动加工切削过程中,要通过声音监控、切削时间控制、切削过程中暂停检查、工件表面分析等方法判断刀具的正常磨损状况及非正常破损状况。 在确定加工工艺后,编程前要了解: 1、工件装夹方式; 2、工件毛胚的大小----以便确定加工的范围或是否需要多次装夹; 3、工件的材料----以便选择加工所使用何种刀具; 4、库存的刀具有哪些----避免在加工时因此刀具要修改程序

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    生成式对抗网络GAN在语音自然语言处理中的应用|

    现任国立中国台湾大学电气工程助理教授,并任职于该大学计算机科学与信息工程。他的研究重点是机器学习(尤其是深度学习),口语理解和语音识别。 如何评估GAN - 与强化学习的关系 GAN在语音方面的应用 - 语音信号生成 - 语音信号识别 - 结论 GAN在自然语言处理方面的应用 - GAN序列生成 - 监督条件序列生成 附部分PDF预览: GAN的三个类别 GAN的基本思想 GAN从2014年发展至今,有了很大进步 条件GAN 条件GAN中,可由图片生成图片,声音生成图片 ,图片生成标签等应用 监督条件GAN生成有两种方法: Cycle-GAN 共享一个隐空间

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    基于麦克风阵列的现有声源定位技术有_阵列原理

    根据本发明的一方面,提供一种使用麦克风阵列对声源定位的方法,所述麦克风 阵列为构成正三角形的三个麦克风,所述方法包括建立坐标,所述坐标的原点与所 述正三角形的重心重合,三个麦克风中的第一麦克风位于坐标的纵轴上 根据本发明的另一方面,提供一种使用麦克风阵列对声源定位的方法,所述麦克 风阵列为构成正三角形的三个麦克风,所述方法包括建立坐标,所述坐标的原点与所 述正三角形的重心重合,三个麦克风中的第一麦克风位于坐标的纵轴上 参照图1和图2,在步骤201,建立坐标,坐标的原点0(0,0)与第一麦克风a、 第二麦克风b、第三麦克风c构成的正三角形的重心重合,三个麦克风中的一个麦克风(例 如第一麦克风a)位于坐标的纵轴上。 n = \n = l 其中,η表示声音信号的采样时间点,N表示声音信号的总采样点数,m表示时间偏 移量。 对于本发明,对声音信号进行采样,已知两个麦克风处的两个声音信号X(Ii)和 y(n)的波形基本相同但时间延迟不同,针对上述互相关函数改变m值,使得两个声音信号 χ (η)和y(n)的互相关值Rxy (m

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    AI用3天就写了首黑金属?听完我就跪了

    如果你正在考虑换手机铃声,不妨试试这四种2017年度最有科幻感的声音。 2017年是不平静的一年,各种意义上说都是如此。 去年,有这么一些爱音乐又爱折腾的家伙,捣鼓出了一些我们从没听过的声音。 从来自太阳边缘的宇宙射线强弱变化,人工智能创作的第一张黑金属专辑,到听后即食的巧克力“黑胶唱片”,可以称得上是2017年度最科幻的声音了。 每一粒微尘、宇宙射线的变化,甚至飞出太阳这件事,都可能成为音乐。 于是,在准备自己的艺术研究生毕设时,她“压制”了一张巧克力黑胶唱片,往里面灌进了The Tornados乐队的《Life on Venus》这首歌。 至少有一点是确定的,形式越来越多样,越来越超乎我们日常经验的声音,正在逐渐拓宽我们对声音本身的认知。

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