Tga常见的格式有非压缩RGB和压缩RGB两种格式,文件的第三个Byte位作为标记：2为非压缩RGB格式，10为压缩RGB格式。这里的类只实现读取非压缩格式的t...
一、前言 这个控件源自于一个音乐播放器，在写该音乐播放器的时候，需要将音频的数据转换成对应的频谱显示，采用的fmod第三方库来处理（fmod声音系统是为游戏开发者准备的革命性音频引擎，非常强大和牛逼），...fmod负责拿到音频数据对应的采样频谱数据，然后传给这个控件进行绘制即可，本控件主需要专注于绘制即可，这样fmod对应封装的类专注于音频采集等处理，实现了隔离，修改和增加功能比较方便，声音波形图控件除了可以设置采样的深度以外.../柱状样式/平滑样式 三、效果图 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 四、头文件代码 #ifndef WAVEDATA_H #define WAVEDATA_H /** * 音量采样值波形控件...所有控件最后生成一个动态库文件(dll或者so等)，可以直接集成到qtcreator中拖曳设计使用。 目前已经有qml版本，后期会考虑出pyqt版本，如果用户需求量很大的话。
这表示IIC的应答机制 下面的波形：SCL，主机产生的时钟脉冲 上面的波形：SDA，主机发送的8位数据 中间的波形：SDA，从机在第9个时钟信号进行拉低回应，表示收到了主机发来的数据，拉高则表示不应答...4.1 读取从机数据（单字节读） 下面这张图(请横屏观看)展示IIC读某个器件的寄存器的一个字节的真实波形（注：实际是读了2个不同寄存器的值，每个寄存器读了1个字节，所以，可以先只看前半部分哦~），我已对波形进行了详细的注解...4.2 读取从机数据（多字节读） 上面是单字节读的波形，再来看看多字节的波形，前面的写器件地址、写寄存器地址1与单字节读一样，这张图只显示了后面不一样的部分，主要区别在于单片机接收到数据1后，产生低电平的应答...注：以上的IIC真实波形，是使用是硬件IIC，自己编写的软件IIC测得的波形，可能在两个信号的前后延时时间上稍有差别，但整体的时序逻辑肯定是一样的。...4.3 配置从机寄存器（单字节写与多字节写） 对于寄存器的配置，也就是IIC的写寄存器操作，我就不放图了，参考上面的“常用的数据收发方式(时序)”以及上面的IIC读寄存器的真实波形，IIC的写寄存器的真实波形
LabVIEW实在强大方便，今天为各位分享一个小技巧：如何制作一款模拟波形效果小软件。...这里依托于LabVIEW内置的波形生成VI，本篇博文仅仅仅介绍基本函数发生器VI，仅仅是一个抛砖引玉，感兴趣的朋友可以多多尝试。...仅仅使用一个控件实现Sine Wave（默认）、Triangle Wave、Square Wave和Sawtooth Wave波形的可视化，支持调节频率值、幅值和相位值，如下图所示： 在LabVIEW1...中鼠标点击右键，选择：“信号处理”→“波形生成”→“基本函数发生器”，如下图所示： 实现代码非常简单，如下所示： 更多有意思的玩儿法，各位快亲自去尝试吧~
import os def get_fname(): while True: fname = input('filename: ') ...
最先进的文本语音转换模型生成的声音，提起来与人类声音几乎相差无几。它们支持谷歌助手提供的神经声音，以及最近Alexa和亚马逊Polly服务提供的新闻播报员声音。...但因为大多数模型共享相同的合成方法——生成一个mel-spectrogram的表示文本，然后使用声码器合成语音，所以，这些模型有一个相同的缺点。...此外，它还能够将生成声音的速度，从0.5倍提高到1.5倍且不损失准确性。
例如，你可能会从多个文件中选择数据子集，根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。当文件数量增加时，手动处理文件的可能性会减小，出错的概率会增加。...具体操作分为以下几步： （1）要读取多个文件，需要我们创建多个文本文件。新建一个工程目录，名称叫做batch_read_file，然后在这个目录下，创建3个文本文件。
Go 是一门编译型语言，我们平时所编写的 *.go 文本文件称为源文件，源文件里面的内容就是我们的源代码。...后端包括：中间代码生成、代码优化、Walk 遍历和替换、通用 SSA 生成、机器码生成。...从源代码到 token 再到 AST 。...回到中间代码生成本身，在这一阶段中，会基于前面构造出的 AST 再生成一颗 IR Tree 。...机器码生成 来到最后一步，也是从 .go 文本文件到可执行文件的最终谜团，把 SSA 翻译成特定目标机器（目标 CPU 架构）的机器码。
本文中介绍了Lamphone，是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击，在 COVID-19 疫情期间，这种灯通常用于家庭办公室。...本研究解释了如何利用灯泡对声音（毫度振动）的响应来恢复声音，并为能够从如此小的振动中恢复声音的系统的灵敏度规格建立了一个标准。然后评估了灯泡对声音的响应，确定影响恢复信号的因素，并描述恢复信号的行为。...实验设置：当实验室没有播放声音时，从光电传感器获得了 5 秒的光学测量结果。 结果：从光学测量中提取的 FFT 图如下图所示。...0x05 Evaluation 在本节中根据从台灯灯泡中恢复声音的能力来评估攻击的性能。...创建安全边界- 通过迫使窃听者从远处施加攻击（例如，通过在房屋周围安装栅栏或将放置台灯的表面移开）来限制/降低窃听者恢复声音的能力从窗户）。
编者按：Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本...WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的语音与人类声音之间的差异降低了50%以上。...现有的参数模型通常是运用信号加工算法vocoders计算获得的输出信息，以此生成音频信号。 WaveNet通过直接为音频信号的原始波形建模，一次为一种音频样本建模，来改变这种范式。...同生成听起来更为自然的语音相同，使用原始波形意味着WaveNet能够为任意类型的音频建模，包括音乐。 WaveNet ?...在训练时间段内，输入序列是从人类说话者记录得来的真实波形。在训练之后，我们可以对网络取样，以生成合成话语。在取样的每一个步骤中，将从由网络计算得出的概率分布中抽取数值。
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
CSS波形生成器 我认为，这三个波形生成器都非常棒，可以生成任何类型的波纹，适合页脚或分隔部分等。 ---- CSS Waves 网站介绍 通过一些自定义生成简单的波纹。...网站地址 https://getwaves.io/ ---- Gradient Multiple Waves 网站介绍 可以生成多个渐变波，非常棒。...网站地址 https://www.softr.io/tools/svg-wave-generator ---- Multiple Animated Waves 网站介绍 可以生成多个渐变波，但主要特点是还能生成实时动画
开发Python学生成绩管理系统：使用Tkinter和文本文件 在这篇文章中，我们将一步步地创建一个简单的学生成绩管理系统。...这个系统将使用Python的Tkinter库来构建图形用户界面（GUI），并将学生的成绩数据存储在文本文件中。系统将包含登录、增加、删除、修改和查询学生成绩的功能。 1....存储数据 我们将使用CSV格式的文本文件来存储学生的姓名和成绩等信息。 5....self.grade_list.insert(tk.END, f"{student}: {grade}") def load_data(self): # 从文件加载数据...删除成绩：允许用户从列表中选择一个学生成绩并删除。 修改成绩：允许用户修改选中学生的成绩。 查询成绩：允许用户输入学生姓名来查询成绩。 数据存储：使用CSV格式的文件存储数据。
就在一年前，谷歌 DeepMind 发布了 WaveNet，这是一种新的深度神经网络，能生成新的声音信号波形，并且比起其它现有技术，其生成的语音拥有更加逼真的音效。...在相关论文中，作者描述了一种深度生成模型，可以从头开始生成单独的信号波形，每次生成一个样本，每秒生成 16000 个样本，并且在单独的声音之间是无缝过渡的。 ?...最后生成的语音包含自然的语调以及其它的特征比如咂嘴声，其「口音」依赖于用于训练的语音，为从混合数据集中创造任意数量的独特的声音开辟了可能性。...从原始模型中生成如此高保真的声音波形需要消耗相当大的计算量，这意味着 WaveNet 虽然有潜力但是还无法在现实世界中应用。不过经过了 12 个月的努力，谷歌已经开发出了能快速生成信号波形的新模型。...实际上，该模型不只是快，而且保真度很高，可以在一秒内生成 24000 个信号波形的样本。而且每一个样本的分辨率也从 8bit 提高到了 16bit（和光碟一样的分辨率）。
以下为Deepmind博客所宣布的详细信息，AI科技评论摘编如下： 一年之前，我们提出了一种用于生成原始音频波形的深层神经网络模型WaveNet，可以产生比目前技术更好和更逼真的语音。...在原始论文中，我们描述了一个深层的生成模型，可以以每秒处理16000个样本、每次处理一个样本党的方式构建单个波形，实现各个声音之间的无缝转换。 ?...训练好的网络每次合成一个样本，每个生成的样本都考虑前一个样本的属性，所产生的声音包含自然语调和如嘴唇形态等参数。它的“口音”取决于它接受训练时的声音口音，而且可以从混合数据集中创建任何独特声音。...改进版的WaveNet模型仍然生成原始波形，但速度比原始模型快1000倍，每创建一秒钟的语音只需要50毫秒。...该模型不仅仅速度更快，而且保真度更高，每秒可以产生24,000个采样波形，同时我们还将每个样本的分辨率从8bit增加到16bit，与光盘中使用的分辨率相同。
算法使用一个循环神经网络来从视频中预测声音特征，然后使用一个基于例子的合成过程，从声音特征中生成一个波形。...生成波形 我们考虑了两种从声音特征中生成波形的方法。第一种是简单参数合成方法，对一个白噪音迭代性地加入子带包络（我们只使用了一次迭代）。...我们首先在参数颠倒的波形振幅中检测峰值，然后将声音特征匹配在一个小的（8帧）窗口，从峰值前一帧开始。 6.2. 评估预测声音 我们希望评估模型生成的声音质量，并理解模型关于物理交互和材料都学到了什么。...对于每一个模型，我们包括了一个先知模型，从有相同真实标签的视频中获得声音样本。(b) 动作探测的查准-召回曲线，在重新生成预测波形后探测打击而获得。使用时空图像的方法优于只使用 RGB 的方法。...动作监测 我们还使用了我们的方法，来为（没有调整中心的）长视频生成声音，这样我们可以评估它们监测动作事件的能力。为此我们使用了参数方法（5.2部分），从声音预测中生成了一个波形，并使用 6.1.
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 一次成功 ---- 🌸I could be bounded in a nutshell and coun...
研究人员将任务当成一个条件生成问题，通过训练条件生成模型从一个输入视频合成原始波形样本。条件概率如下： ?...值得注意的是，m通常远远小于n，因为音频的采样率远高于视频的采样率，因此音频波形序列比同步视频的视频帧序列长得多。 大体来说，这个模型由两部分构成，即声音生成器和视频编码器。...声音生成器 研究人员想直接用生成模型合成波形样本。为了得到音效说得过去的音频，他们选用了16kHz的音频采样频率。这就导致序列相当长，给生成器出了个难题。...这个声音生成任务就变成了： ? 其中H代表视频编码RNN的最后一个隐藏状态，相当于声音生成器最粗一级的RNN的初始隐藏状态。...△ 对比结果的可视化 前三个场景对音画同步很敏感，但可以发现，波形并没有和真实感知的波形一致，但视频中的关键点处理得还不错。 之后，研究人员从损失值和检索实验两方面对模型进行了定量评估。
最近我接触到了一个非常有趣的项目，名为Kolors，这是一个基于深度学习的文本到图像生成模型，能够将你输入的文字描述转换成高质量的图像。作为一名喜欢探索AI生成技术的开发者，我决定尝试一下这个项目。...Kolors是一个基于潜在扩散技术的图像生成模型，支持从文本生成高质量的图像。它经过了数亿对图像和文本的训练，特别擅长复杂语义的理解，并且在中文处理上表现突出。...开始生成你的图像 现在我们已经完成了部署，接下来就可以通过简单的命令生成图像。我们可以通过运行 sample.py 脚本，来将文本描述转换为图像。...无论是图像质量还是生成速度，它都远超预期。尤其是在处理中文描述时，Kolors表现出色，能够准确理解并生成符合描述的图像。...如果你的生成需求较大，建议选择高性能的GPU。 中文支持：Kolors在处理中文描述时的表现非常好，适合需要生成中文内容图像的场景。
（注：频谱可以表示一个信号是由哪些频率的弦波所组成，也可以看出各频率弦波的大小及相位等信息，是分析振动参数的主要工具） 为了捕获音频波形中的高级结构，本文将时域的波形转化为二维时频的表达，通过将高度表达的概率模型和多尺度的生成模型相结合...他们表示，这是因为频谱图中捕获的数据比音频波形中的数据“更紧凑”。这种密度允许算法产生更一致的声音，而不是被波形记录的极端细节分散和磨练（使用过于简单的人类比喻）。...具体来说，在剧烈变化的时间尺度上，音频波形具有复杂的结构，这对音频生成模型提出了挑战。...此外，MelNet 是一个多功能系统，它不仅可以产生逼真的声音，还可以用于生成音乐（虽然有时候输出有点差强人意，但不能以商业用途标准来衡量）。...当然，等到类似技术更加普遍应用之时，会给传统影视行业造成巨大冲击倒是可以预见的，毕竟人脸可以生成，声音可以生成，明星们连出镜，甚至配音的麻烦都可以直接跳过，因为 AI 可以帮他们一键搞定，也许某一天，我们会发现
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