在语音处理中,音频文件读写是基本操作。 然而读写方式乃至归一化处理的多样化,有可能导致后续处理的偏差乃至错误。 本文汇集实践中所遇的一些方法,并参考了其他文章,确保读写操作的准确性和一致性。
abserr:float:估测的绝对误差(An estimate of absolute error in the result)
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
前言 前面我们学习了numpy库的很多知识,今天来学习下数组的广播。 Numpy数组的广播 当操作对象的形状不一样时,numpy会尽力进行处理。 假设一个数组要跟一个标量相乘,这时标量需要根据数组的形状进行扩展,然后才可以执行乘法运算。这个扩展的过程叫做广播(broadcasting)。 广播的步骤如下: ① 读取WAV文件 (本地没有找到好的直接下载WAV文件的网站,欢迎推荐)这里我们使用标准Python代码来下载《王牌大贱谍》中的歌曲Smashing,baby。Scipy中有一个wavfile子程序包
os.system(file) 调用系统应用来打开文件,file 可为图片或者音频文件。
# 来源:NumPy Cookbook 2e Ch5 将图像加载进内存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个 512x512 的图像 # 在里面画 30 个正方形 N = 512 NSQUARES = 30 # 初始化 img = np.zeros((N, N), np.uint8) # 正方形的中心是 0 ~ N 的随机数 centers = np.random.random_integers(0, N, s
由于本人研究的音频方面,一开始读取音频文件的时候就遇到了一些问题,比如,这个函数返回的是numpy,另外一个函数返回tensor,巴拉巴拉等等问题,所以在这里做一个简单的整理。
对于声音类的文件分析起来除了听最好是先可以把声音转换成图形,这样对于声音文件之间的不同有一个视觉上的认知,对于后续分析可以是一个很有用的补充。
在本章中,我们将介绍 NumPy 和 SciPy 的基本图像和音频(WAV 文件)处理。 在以下秘籍中,我们将使用 NumPy 对声音和图像进行有趣的操作:
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
所得结果: [[ 0.00000000e+00 0.00000000e+00] [ 0.00000000e+00 -6.10351562e-05] [ 0.00000000e+00 0.00000000e+00] … [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05] [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05] [ 0.00000000e+00 -3.05175781e-05]] 48000
调整图像尺寸 # 这个代码用于调整图像尺寸 # 来源:NumPy Cookbook 2e Ch2.3 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 将 Lena 图像加载到数组中 lena = scipy.misc.lena() # 图像宽高 LENA_X = 512 LENA_Y = 512 # 检查图像的宽高 np.testing.assert_equal((LENA_Y, LENA_X)
笔者最近在挑选开源的语音识别模型,首要测试的是百度的paddlepaddle; 测试之前,肯定需要了解一下音频解析的一些基本技术点,于是有此篇先导文章。
官方文档:https://www.scipy.org/ \qquad https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/index.html
《礼记·乐记》中说:“凡音之起,由人心生也。人心之动,物使之然也。感于物而动,故形于声。声相应,故生变。”
QT通过QAudioInput类读取声卡PCM数据,在封装WAV头,转为WAV格式的文件保存到本地。
Python语言已经无所不能了,今天就来分享一下,如何使用Python来录制和播放音频文件。
原文链接:http://www.chenjianqu.com/show-44.html
上一篇介绍了MFCCs提取的原理和流程,本文介绍使用python实现MFCCs。 回顾下MFCC主要流程 1.读取音频 2. 预加重 3. 加窗 4.分帧 5.傅里叶变换 6.获取mel谱 7.离散余弦变换,得到mel频谱倒谱 下面直接上每一步的代码,主要过程在代码中均有详细注释: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2021-05-10 15:41 # @Author : import numpy as np import scipy from scip
经过上文音频知识一的数模转换介绍,我们了解,模拟信号转换为数字信号就称为数模转换,需要进行的步骤:采样,量化,编码。其中编码部分音频裸就是pcm数据,而编码时如果通过不同的算法,就被保存为不同的格式,比如wav,mp3等等。
用sounddevice包播放音乐直接调用play函数来播放声音,需要传入需要播放声音的波形,和采样率。
大家知道,我们一直在探索在FreeSWITCH里实现ASR和TTS的各种方案。这一次,我们遇到了Bark。
和图像处理一样,我们在进行音频任务的模型训练时,也需要对音频进行一些随机处理,作为训练数据的增广。本文主要介绍音频低音消除,音频增加噪声,音频变速。
在这篇文章中,我将针对音频分类的问题。我将根据音频波形训练VGG-19的音频分类器。下边是整个项目的步骤和代码:
傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中。因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换。最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.fft模块中。
音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据。
项目需要生成不同频点的正玄波信号,没找到现成的软件,只能自己写一个了。顺便温习一下python。
因为工作中用到了wav格式的音频,所以就搜集了一些关于wav音频的处理。 主要包括:音频信息,读取内容,获取时长,切割音频,pcm与wav互转
在进行频谱分析时,发现MATLAB和python读取wav文件的波形不一致,导致不能得出正确结果,为了验证MATLAB和python哪部分有问题,于是有了这篇博客。
让我们开始吧。 我们将在不同的操作系统上安装 NumPy 和相关软件,并查看一些使用 NumPy 的简单代码。 正如“序言”所述,SciPy 与 NumPy 密切相关,因此您会在本章中看到 SciPy 这个名字。 在本章的最后,您将找到有关如何在线获取更多信息的指南,如果您陷入困境或不确定解决问题的最佳方法。
Bark 是由Suno创建的基于转换器的文本到音频模型。Bark 可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频 - 包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型还可以产生非语言交流,如大笑、叹息和哭泣。
pyreaper F0提取 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : reaper Description : AIM: reaper tools Functions: 1. 2. Envs : pyt
大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。
我今天收拾东西找到了几个IIS的传感器,看了下都是音频的器件。以前使用是ESP32 自带的IIS,因为时间的原因没有研究很多,这篇文章做下简单的总结。
音频特征提取和傅里叶变换 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # __author__ = "errrolyan" # Date: 18-12-26 # Describe = "读取wav文件进行傅里叶变换获取频率值" import wave as we import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys def wavread(path): wavfile = we
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6799994.html
来源:DeepHub IMBA本文约6100字,建议阅读10+分钟本文展示了从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示。 大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。但处理音频数据的样例非常的少见。在本文中,将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。简而言之:与其他的形式(例如文本或图像)类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。 音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式: 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。 可以计算频率图并分析图像数据等数据。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 AI语音技术是AI技术的一个分支,随着AI技术的发展,AI语音技术突飞猛进、换代升级。 通过基于AI的深度伪造变声技术,可以利用少量用户的语音生成他想要模仿的语音。这种技术在给用户带来新奇体验的同时,潜在安全风险。 深度伪造AI变声技术可能成为语音诈骗的利器。 研究发现,利用漏洞可以解密窃听VoIP电话,并利用少量目标人物的语音素材,基于深度伪造AI变声技术,生成目标人物语音进行注入,拨打虚假诈骗电话。 下图展示了语音诈骗的整体流程。总的来说,这种新型
sudo apt-get autoremove xxxxxxxx同时移除必备软件包
scipy下载链接: http://www.scipy.org/Download#head-0dfc04e10313d2e70988c6cb3bef7a9e09860c8f
在wav 模块中 ,主要介绍一种方法:getparams(),该方法返回的结果如下:
playsound是纯Python、跨平台、单功能模块,不依赖于播放声音。使用此模块,可以使用一行代码播放声音文件:
WAV是一种波形音频文件格式(Waveform Audio File Format)。虽然是一种古老的格式(九十年代初开发),但今天仍然可以看到这种文件。 WAV具有简单、可移植、高保真等特点。
深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的,主流落地领域主要有:视觉,听觉,AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。
在不远的将来,实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求,整合了语音识别的python程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是,在python程序中实现语音识别非常简单。整个代码实现下来还不到150行。
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