下载地址：http://www.vulnhub.com/entry/westwild-11,338
虽说OGG VORBIS的登场并未晚过前辈MP3过多时日，其的出现也正是为了阻拦MP3一路高歌猛进的强劲步伐，可是至少在中国这块破解软件的乐土，MP3虚有其表的版权以及真真切切的封闭却并未驱使人们义无反顾的投身OGG VORBIS的怀抱，尽管他完全的开源，尽管他彻底的免费，虽说在Linux平台上Ogg Vorbis的确流行，但是在中国这片Windows大放异彩的土地上，能够耳闻Ogg Vorbis名号的人估计也不在多数，笔者曾经在网上搜索过Ogg Vorbis相关的文章，大抵都是一些浮光掠影的简介，有些内容的也大多以英文写就，读来确有不便，再加上我在学习游戏编程的过程中对Ogg Vorbis有过一点浅显的认识，所以萌生了写作此文的想法，但文章终究是我的个人看法，期中讹误在所难免，希望大家对于其中不便于理解或者认为错误的地方一一指出，以使我进一步修正改进，总的来说我必须为那句“古语”负责：贻笑大方事小，误人子弟事大：）
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
图像方面，已经有stb_image,spot,freeimage等编解码库系列，做得特别赞。
url : https://www.kitploit.com/2020/10/wave-share-serverless-peer-to-peer.html
音频数字化就是将模拟的(连续的)声音波形数字化(离散化)，以便利用数字计算机进行处理的过程，主要参数包括采样频率（Sample Rate）和采样数位/采样精度（Quantizing，也称量化级）两个方面，这二者决定了数字化音频的质量。
关于MP3文件播放：通常步骤是：获取MP3相关参数 -> 解码-> 相关平台播放音频接口播放声音；
众所周知，RTMP是以flash为客户端播放器的直播协议，主要应用在B/S形式的场景中。本人研究并用C++开发实现了RTMP直播流协议的播放器，结合之前做的RTMP直播采集端，可以将RTMP协议完全扩展到C/S形式的应用场景中，这将对之后的通用、全平台的流媒体架构设计和实现，打下坚实的基础。
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
本文为媒矿工厂编译的技术文章 原标题：The State of CMAF: The Holy Grail or Just Another Format? 原作者：Jan Ozer 原文链接：https
LiveVideoStack：请简要介绍下自己，以及目前主要的工作方向，对哪些技术或领域感兴趣？
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。
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，它被来自各行各业的不同公司所广泛使用。
Rose小哥是个代码狂，个人喜欢编写代码来实现相关实验设计，因为编写代码来实现实验十分灵活。
如果你只是想检查Verilog文件的语法是否有错误，然后进行一些基本的时序仿真，那么Icarus Verilog 就是一个不错的选择。相比于各大FPGA厂商的IDE几个G的大小，Icarus Verilog 显得极其小巧，最新版安装包大小仅有17MB，支持全平台：Windows+Linux+MacOS，并且源代码开源。本文将介绍如何使用Icarus Verilog来进行verilog文件的编译和仿真。
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。
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LiveVideoStack：Will你好，能否向LiveVideoStack的读者介绍下自己，以及目前主要的工作以及关注的技术方向？
Photo by Kaboompics .com from Pexels 所谓流媒体传输的”圣杯”指的是一组文件被安全地传输到所有目标端点。最有可能帮助实现这一目标的“候选”是通用媒体应用程序格式(CMAF)。尽管目前CMAF还不能将”圣杯”交付给所有客户，但它所具备的互操作性的DNA，将极大地简化发布者（publishers）和播放器（players）之间的兼容性。最终，它可能传递出”圣杯”。 文 / Jan Ozer 译 / 元宝 审校 / 赵军 原文 http://www.streamingmedi
近一段时间在图像算法以及音频算法之间来回游走。 经常有一些需求，需要将音频进行采样转码处理。 现有的知名开源库，诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心。 而音频重采样其实也就是插值算法。 与图像方面的插值算法没有太大的区别。 基于双线性插值的思路。 博主简单实现一个简洁的重采样算法， 用在对采样音质要求不高的情况下，也是够用了。 编解码库采用dr_wav https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 近期有点强迫症，纯c
https://github.com/onlyloveyd/LearningAndroidOpenCV
本篇开始讲解音频编辑的具体操作，从相对简单的音频裁剪开始。要进行音频裁剪，我的方案是开启一个Service服务用于音频裁剪的耗时操作，主界面发送裁剪命令，同时注册EventBus接受裁剪的消息（当然也可以使用广播接受的方式）。因此，在本篇主要会讲解以下内容：
WAVE文件作为最经典的Windows多媒体音频格式，应用非常广泛，它使用三个参数来表示声音：采样位数、采样频率和声道数。声道有单声道和立体声之分，采样频率一般有11025Hz（11kHz）、22050Hz（22kHz）和44100Hz（44kHz）三种。WAVE文件所占容量=（采样频率×采样位数×声道）×时间/8（1字节=8bit）。
下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/13328939
当需要使用Python处理音频数据时，使用python读取与播放声音必不可少，下面介绍一个好用的处理音频PyAudio工具包。
在 Windows 系统中 , 使用 ffmpeg 命令 录制 音视频 , 需要先获取 系统的 音视频设备 信息 , 录制 音视频 本质上是从 系统音视频设备 中获取数据 ;
二维码已经进入人们的日常生活中，尤其是日本Denso Wave公司1994年发明的QR码，由于其易于检测、写入信息量大、提供强大的纠错机制，应用最为广泛，可说是名副其实的第一大图像识别应用。
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。
这里使用两个div，一个为circle类，一个为wave类，分别代表容器和wave
自从我在这个博客上发表上一篇文章以来，已经快五年了——距离第一篇文章已经十年了——时间过得很快，流媒体技术发展也是如此。在 2016 年，CMAF 标准化刚刚开始，承载着简化工作流程和提高 CDN 缓存效率的希望。CBCS 加密方案的支持被希望远远超出苹果的生态系统，而 IMSC 也准备成为主导的字幕标准。现在我们可以看看其中有多少真的发生了，还有哪些技术确实作为流媒体工作流程的础出现了，以及哪些可能是未来五年的重要技术。
说明：下面内容仅针对Linux环境（boost官网为：http://www.boost.org/，可从这里下载它的源代码包，这里要求下载.tar.gz包，而非.7z、.zip或bz2包）。
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随着大语言模型(LLM)时代的到来，我一直想玩玩一些开源的自托管小工具。我正在使用一台老工作站作为家庭实验室，方便的是它安装了一个老的 NVIDIA GPU。由于我正在运行一个 Kubernetes 集群，我希望将 GPU 暴露给工作负载，以便利用现有的基础设施轻松托管、调度和部署 GPU 助力的应用程序。
AI 科技评论按：近日，Facebook 人工智能研究院 ( FAIR ) 宣布开源首个全卷积语音识别工具包 wav2letter++。系统基于全卷积方法进行语音识别，训练语音识别端到端神经网络的速度是其他框架的 2 倍多。他们在博客中对此次开源进行了详细介绍。
从字面上来说，数字化 (Digital) 就是以数字来表示，例如用数字去记录一张桌子的长宽尺寸，各木料间的角度，这就是一种数字化。跟数位常常一起被提到的字是模拟 ( Analog/Analogue) ，模拟的意思就是用一种相似的东西去表达，例如将桌子用传统相机 将三视图拍下来，就是一种模拟的记录方式。 两个概念：
上次发了个纯painter绘制的老鼠，那个就是qt目录下的demo，改的，只是比demo中的老鼠稍微胖一点，估计人到中年都发福吧。这次来一个魔法小鱼，这条鱼可以变换颜色，尾巴还会摇动，可以设定旋转的角度以及尾巴摆动的幅度等，原理是参考网上一个安卓大神写的（绘制原理 https://www.jianshu.com/p/3dd3d1524851）。
在WINDOWS下，音频函数有多种类型，如MCI、多媒体OLE控制、高级音频等，使用方法都比较简单。 但如果想编写一个功能较强大的音频处理程序，那就必须使用低级音频函数和多媒体文件I/O来控制音频设备的输入和输出。 因为低级音频函数可直接与音频驱动程序交互，通过窗口消息或回调（CALLBACK）函数来管理音频数据块的记录和播放，控制非常灵活。重要的一点是，低级音频函数为我们提供了一个设备无关的接口。 Header: Declared in Mmsystem.h; include Wind
LiveVideoStack：时永方你好，能否简要介绍下自己，包括目前的主要工作及关注领域？
本实验的目标是让您感到惊讶，您可以使用 Python 处理一些音频文件。您将无法获得所有详细信息，但您可以剪切并粘贴此实验来启动 Python 会话。作为次要目标，您将习惯于安装 Python 包和命令行工具。
上期视频介绍了主流的几款工具, 其中postman是比较轻量级的,简单容易上手,推荐新手可以从postman学习.
与《分享用于学习C++图像处理的代码示例》为姊妹篇。 为了便于学习C++音频处理并研究音频算法， 俺写了一个适合初学者学习的小小框架。 麻雀虽小五脏俱全，仅仅考虑单通道处理。 采用Decoder an
由于 WAV 文件通常包含未压缩的数据，因此它们的体积可能很大。这可能会使它们的处理速度非常慢，甚至阻止您一次将整个文件放入内存中。
在日常编程中，我们经常会遇到需要将二进制文件转换为文本文件的情况。这可能是因为我们需要对文件内容进行分析、编辑或者与其他系统进行交互，而文本文件更易于处理和理解。在Python中，我们可以利用各种库和技术来完成这项任务。本文将介绍如何使用Python将二进制文件转换为文本文件，并提供实用的代码示例。
最近，百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet，一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形（raw audio waveform）生成模型。WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术（Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术）。自从其被提出，就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归（autoregressive）的特点，只能按时间顺序逐个生成波形采样点，导致合成速度极慢，无法在 online 应用场合使用。ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流（Gaussian inverse autoregressive flow），可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型，其合成速度提升了数千倍，可以达到实时的十倍以上。
2012 年 7 月，微信 4.2 版本首次加入了实时音视频聊天功能，如今已发展了 5 年，在面对亿级微信用户复杂多变的网络和设备环境，微信多媒体团队在每个技术细节上不断地深耕细作，为微信用户提供了高质量的视频通话。
Google Wave的设计初衷是让人们互相发送信息，一起编辑文档，但用户对此感到困惑，很快就以失败告终。Google Wave持续了大约一年时间，于2010年8月被关闭。
之前有大概介绍了音频采样相关的思路，详情见《简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)》。 音频方面的开源项目很多很多。 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control) 自动调麦克风的收音量，使与会者收到一定的音量水平，不会因发言者与麦克风的距离改变时，声音有忽大忽小声的缺点。 ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression) 探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音。 AEC是回声消除器
将两个单声道的音频文件叠加成一个新的音频文件。 实现：a + b = c(新) 同理，如果用 c - b 可以得到文件a 同理，也可以将多个单声道音频文件叠加到一起。
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