在Python中，av是一个强大的多媒体处理库，提供了音频和视频的编码、解码、剪辑、合并等功能。本文将介绍av库的安装和基本用法，以帮助你快速入门。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
在使用FFmpeg进行音视频编解码时，我们经常会遇到各种错误和异常情况。其中，一个常见的错误是avcodec_receive_packet返回AVERROR(EAGAIN)。本篇博客将围绕这个错误展开讨论，并提供解决方案。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为进阶级，随着级别的提升，识别准确率也随之提升，也更适合实际项目使用，敬请关注！
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
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播放器大家都并不陌生，我们听音乐，我们看视频都会用到。那么播放器实现的功能到底有哪些呢？一个播放器一般来讲都完成了如下步骤：
MUTEK是世界领先的电子音乐和数字艺术节。MUTEK最初来自蒙特利尔，现在每年在全球多个城市举行，东京就是其中之一。
大数据文摘作品 编译：蒋宝尚、小鱼 音乐Geek们昨天可能没能睡个安稳觉，最能体现他们创造力的一项能力——编曲技能正在被AI获取。 玩儿音乐的人都知道，编曲这项工作被公认为最能够体现艺术家创造力的一项能力。而就在昨天，Facebook AI研究院的发布的最新论文《一种通用的音乐迁移网络》称，他们已经可以通过迁移网络，实现音色和曲风的自动转化。 这是什么概念呢？简而言之就是，你随便吹出的一段口哨，已经可以在很短的时间内，被AI转换成为莫扎特风格的钢琴曲，又或者贝多芬风格的交响乐。 让我们先来听听下面这段音频，
最近在研究项目，需要调用百度语音的api，传入参数需要本地语音文件base64位编码后内容。下面来演示一下。 其实很简单，base64 是系统自带的库。 base64.b64encode() 进行编码。 base64.b64decode() 进行解码。 下面演示我读取 file1 文件，进行编码，然后再解码，保存为另一个 file2 文件。最后的 file1 和 file2 是一样的。 图片、音频等文件都是二进制的文件，所以读取和写入要用 rb 和 wb，都多个 b。
最近在研究项目，需要调用百度语音的api，传入参数需要本地语音文件 base64 位编码后内容。下面来演示一下。 其实很简单，base64 是系统自带的库。 base64.b64encode() 进行编码。 base64.b64decode() 进行解码。 下面演示我读取 file1 文件，进行编码，然后再解码，保存为另一个 file2 文件。最后的 file1 和 file2 是一样的。 图片、音频等文件都是二进制的文件，所以读取和写入要用 rb 和 wb，都多个 b。
语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
近期在处理视频编码的过程中，我遇到了一个错误：“Application provided invalid, non monotonically increasing dts to muxer in stream 0: -92233720368547”。这个错误消息可能会让人感到困惑，因此我在这篇文章中将解释这个错误的意义以及如何解决它。
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
不同的平台、系统以及应用程序可能具有不同的架构层次结构，但总体来说，这三个层次是构成多媒体架构的核心。
初衷 语音识别领域对音频文件进行频谱分析是一项基本的数据处理过程，同时也为后续的特征分析准备数据。 前驱知识 Python需要使用的相关库 wave https://docs.python.org/3/library/wave.html pyaudio http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio/ numpy https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html pylab https://www.programcreek
在Python中，有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用的库是playsound，它提供了一种简单而直观的方法来播放音频文件。本文将介绍playsound库的基本用法和一些注意事项。
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展，它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。这项技术在广告、教育、娱乐等领域有着广泛的应用，可以快速生成吸引人的视频内容。
现在视频大部分都是m3u8文件格式，一个个ts文件解码拼接出来实在是费很多时间，you-get这个小工具的出现，解决了大部分情况下的解码的问题，可以直接爬取，当然如果想爬特殊小网站这个工具不行的。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
在数字媒体的时代，视频处理成为了一项重要的技能。无论是剪辑、转码、还是添加特效，都需要强大的工具来处理视频素材。Python作为一门功能强大的编程语言，在视频处理领域也有着广泛的应用。如果要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》。
本博客为SpiritCTF 2020（吉林大学CTF校赛）Misc部分的官方题解。本次比赛共放出Misc题目8道，题解按照题目难度从低至高排序。
ffplay 命令的 -codec:media_specifier 参数 用于 设置 多媒体解码器 , 通过该参数 可以 为 不同的媒体类型 ( 音频 / 视频 / 字幕 ) 指定解码器 ;
目前网上关于tensorflow 的中文语音识别实现较少，而且结构功能较为简单。而百度在PaddlePaddle上的 Deepspeech2 实现功能却很强大，因此就做了一次大自然的搬运工把框架转为tensorflow….
音频编解码器的用途是高效压缩音频以减少存储或网络带宽需求。理想情况下，音频编解码器应该对最终用户是透明的，让解码后的音频与原始音频无法从听觉层面区分开来，并避免编码 / 解码过程引入可感知的延迟。
Video \Audio Container是什么？ 视频、音频和容器是多媒体文件的三个主要组成部分：
① ADIF 格式 : 音频数据交换格式 ( Audio Data Interchange Format ) , 只有一份音频解码信息 , 存储在文件开头 , 这种格式适合存储音频文件 , 节省空间 , 但是必须从开始播放才可以 , 从中间位置无法播放 ;
一种是在电声领域的硬件音频编解码器, 严格说应称作D/A（数字/模拟）转换器, 其主要作用是编码端把模拟音频信号转换成数字信号,解码端把读取的数字音频信息转换成模拟音频信号输出，供功率放大重放。
音视频处理在现代多媒体应用中起着重要的作用。C++是一种强大且广泛使用的编程语言，提供了许多用于处理音频和视频数据的库和工具。本文将介绍C++中常用的音频和视频编码解码技术，以及相关的库和工具。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ETH联合Meta和鲁汶大学 提出视频恢复算法VRT，在视频超分辨率、去模糊和去噪性能达到SOTA 该论文为将Swin Transformer应用于单图超分中的SwinIR的视频扩展版本，在视频复原的各领域中都有很大的提升，本文将从视频超分方向来解读VRT。 全息视频通话 这篇演讲针对全息视频通话进行了介绍：演讲者在对全息视频通话目前的整体架构进行了概述的基础上，指出了当前在便携式设备上实现全息视
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 什么是前贴片、中贴片和后贴片广告？它们分别在哪里使用？ 插入到视频中的广告根据它们在视频中的位置（视频播放的前、中、后）可以被分类为前贴片（Pre-Roll）、中贴片（Mid-Roll）和后贴片（Post-Roll）广告。在本文中，我们将了解这些广告类型，以及一些常见的处理建议和遇到的问题。 音视频开发之旅（13） OpenGL ES 滤镜 (篇一) 本文是音视频开发之旅第13篇，主要内容有颜
推流 AAC 音频数据之前 , 需要先将 AAC 格式音频的解码信息推流到服务器中 , AAC 音频解码信息用于指导播放器解码 AAC 音频数据 ; 其作用类似于 H.264 视频的 SPS 和 PPS 数据 , 用于指导播放器解码 H.264 视频帧数据 ;
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本篇开始讲解在Android平台上进行的音频编辑开发，首先需要对音频相关概念有基础的认识。所以本篇要讲解以下内容：
不久前，团队发现其Android平台App在播放MV视频《凤凰花开的路口》时，会带有如电流声一般的杂音，这影响了用户体验。
iOS/Android 客户端开发同学如果想要开始学习音视频开发，最丝滑的方式是对音视频基础概念知识有一定了解后，再借助 iOS/Android 平台的音视频能力上手去实践音视频的采集 → 编码 → 封装 → 解封装 → 解码 → 渲染过程，并借助音视频工具来分析和理解对应的音视频数据。
📷 点击上方“LiveVideoStack”关注我们 近期，谷歌推出了一款基于AI的音频编解码器——SoundStream。根据谷歌介绍，SoundStream是首个可以编码不同声音类型、同时提供高质量音频并能在智能手机CPU上实时运行的神经网络编解码器。今年早些时候，谷歌曾发布了一款名为Lyra的超低比特率音频压缩编解码器。一年之内，谷歌推出了两款基于AI的音频编解码器。这两款编解码器究竟有什么不同？谷歌为什么如此专注于低比特率的音频压缩？SoundStream是否将成为一款通用音频编解码器，还是只专注于
采集图像帧 : 摄像头 硬件 负责 采集画面 , 采集的 初始画面 称为 " 图像帧 " , 一秒钟 采集 的 图像帧 数量 称为 " 帧率 " , 如 : 60 帧 就是 一秒钟采集 60 个画面的 图像帧 ;
本项目是基于PaddlePaddle的DeepSpeech 项目开发的，做了较大的修改，方便训练中文自定义数据集，同时也方便测试和使用。DeepSpeech2是基于PaddlePaddle实现的端到端自动语音识别（ASR）引擎，其论文为《Baidu’s Deep Speech 2 paper》 ，本项目同时还支持各种数据增强方法，以适应不同的使用场景。支持在Windows，Linux下训练和预测，支持Nvidia Jetson等开发板推理预测。
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。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。
音视频 文件 从 采样 -> 处理 -> 得到原始数据帧队列 -> 音视频编码 -> 音视频包队列 -> 格式封装 的过程如下 :
播放一个音视频文件的时候，我们知道需要经过解协议->解封装->解码音频/视频->音频/视频同步->渲染播放这几个步骤，其中解码音频/视频是整个流程中最核心的一个环节.每个步骤的详细解释可以参考上篇文章Android中如何使用OpenGL播放视频 Android平台下解码音视频可以采用软件解码如ffmpeg，或使用硬件解码如MediaCodec来实现软件解码：利用CPU进行解码处理，这种方式会加大CPU负担并增加功耗，它的优点则是具有更强的适配性；硬件解码：调用GPU的专门解码音视频的模块来处理，减少CPU运算，降低功耗．由于Android机型碎片化比较严重，硬件解码的实现又依赖于具体的厂商，所以硬件解码的适配性并不是那么友好一般而言，在Android设备支持硬解的情况下优先使用Android设备的硬件解码，减少CPU占用，降低功耗；在硬解不支持的情况下选择使用软解码，至少让音视频能正常播放. 软硬结合，才是王道->_-> 当然，本篇文章所描述的是使用硬件解码MediaCodec的方式来解码一个视频文件. MediaCodec简介 android.media.MediaCodec是从API16开始由Android提供的供开发者能更加灵活的处理音视频的编解码组件，与MediaPlayer/MediaRecorder等high-level组件相比，MediaCodec能让开发者直接处理具体的音视频数据，所以它是low-level API它通常与MediaExtractor, MediaSync, MediaMuxer, MediaCrypto, MediaDrm, Image, Surface和AudioTrack一起使用. 基本架构
本文介绍 FFmpeg 骨架：“八大金刚” 核心开发库，重要数据结构与 API
音视频编码技术在音视频领域有着举足轻重的地位，这是由于音视频原始数据量较大，在传输的过程中如果不进行编码的话，则无法进行传输。比方说，一张普通的图片的大小大概是1-2M，假设我们传输的帧率是30帧，则相当于一秒钟三十张2M的图片，那这个传输量是不得了的。所以此时我们就要引入视频编码技术进行压缩处理，目前常见的视频压缩技术有H264/H265两种压缩技术(这方面我们后面再慢慢介绍)，音频编码技术是AAC，这两种压缩格式可以使得每一帧数据的大小能够压缩100-200倍，这使得传输效率大大提高。
• 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。
这一篇开始主要是开源模型的测试，百度paddle有两个模块，paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型，这边会拆分两篇来说。 整体感觉，准确度不佳，而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的； 使用者需要留心各类安装问题。
大家好，今天继续分享记录一下最近的音频调试心得！同时这个过程中，也有朋友过来交流音频的问题，通过交流，也是学习到了新东西！
随着通信技术的不断发展，互联网信息的传播与娱乐方式经历了从文字到图片再到音视频的转变，音视频通信，直播互动，短视频等应用百花齐放，特别是5G时代的到来，互联网对音视频开发者的需求会越来也大，有兴趣的同学可以把握机遇，提升自己，加入到这个行业当中。
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