最近看了一下钟文泽的 Macbook Pro 测评视频（唉，最近又想买电子产品了），他在测评音响的时候，点播了一首蔡琴的《渡口》。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
最近听了一首很好听的歌《一路生花》，于是就想用 Three.js 做个音乐频谱的可视化，最终效果是这样的：
一、功能特点 使用FMOD音频引擎开发，支持跨平台，虚拟频道，插件设计。 数字回放，多个声卡，多路输出，多路输入。 自定义回放延迟，网络特性。 支持类型：DLS、M3U、ASX、WAX、PLS、AIFF、ASF、FLAC、FSB、MOD、MP2、MP3、OGG、RAW、S3M、WAV、WMA、XM、VAG。可以说是相当的牛逼。 录音(自动保存WAV文件) 实时播放。 支持声道，采样频率等设置。 播放音频文件。 音频频谱图显示。 音频瀑布频谱图显示。 背景色，频谱色可调。 录音时长，音频文件播放时长显示。 支
Adobe Audition是一款专业的音频编辑软件，它拥有多种音频处理工具和效果器，能够对音频进行剪辑、混音、处理和修复。
如果你曾经想过像MilkDrop这样的音乐可视化工具是怎么做的，那么这篇文章就是为你准备的。我们将从使用Canvas API来做简单的可视化入手，然后慢慢转移到用WebGL着色器来做更复杂的可视化。
AI 科技评论按：今年3月，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统：Tacotron。该系统可以接收字符输入并输出相应的原始频谱图，然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音。该论文认为这一新思路相比去年 DeepMind 的 WaveNet 具有架构上的优势。10 月，Deepmind发布博客称，其新的WaveNet 模型比起一年前的原始模型效率提高 1000 倍并正式商用于Google Assistant中（参见 AI 科技评论往期文章：《Deepmind语音生成模型Wave
{/tabs-pane} {tabs-pane label="代码解释"} 这是一个使用 JavaScript 原生 API 实现的音乐播放器，包含音乐按钮、音乐、音乐特效三个部分。其中：
今天介绍的是一篇已被ECCV 2020接收的论文，这篇论文中提出了一种全新的通用框架，利用共享的主干网络，同时解决音频-视觉学习的两大主流问题：视觉信息引导的声源分离和立体声重构。
人在说话的时候，常常伴随着身体动作，不管是像睁大眼睛这样细微的动作，还是像手舞足蹈这样夸张的动作。
Adobe Audition（简称Au，原名Cool Edit Pro）是由Adobe公司开发的一个专业音频编辑和混合环境。Audition为在照相室、广播设备和后期制作设备方面工作的音频和视频专业人员设计，可提供先进的音频混合、编辑、控制和效果处理功能。
明敏 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一场没怎么预热的演唱会，在抖音直播间里火了。 开场10分钟，观看人次就突破1600万，1小时后飙升到1亿以上。 而这场演唱会，其实是从31年前穿越而来。 1991年，Beyond乐队首次登上红磡体育馆的舞台，初次登台就铸成经典。 如今，时光流转，这场演出在2022年的夏天在直播间里，通过手机屏幕和上亿人见面。 不过令人意外的是，尽管演唱会的母带已经称得上是“老古董”了，但是直播间播放的画面却没有糊成渣。 无论是黄家驹脸上细微的表情，还是黄贯中斗琴
第9期：WAV，MP3软解播放器，带类似千千静听频谱 配套例子： V6-916_STemWin提高篇实验_WAV，MP3软解播放器，带类似千千静听频谱（uCOS-III） V6-917_STemWin提高篇实验_WAV，MP3软解播放器，带类似千千静听频谱（FreeRTOS）
❝频谱图是Qt自绘系列的第9篇。1. 画音频数据的波形图。2. 以柱状图显示频谱数据。3. 具有动画效果。❞ 实现概要 1. 音频波形图截取每个16位音频数据绘制而成。 2. 频谱图数据处理是使用FFT(快速傅里叶变换)实现。 3. 涉及到Qt动画类的知识。 系列相关： 1. Qt自绘系列-一堆甜甜圈 2. Qt自绘系列-透明时钟 3. Qt自绘系列-画个锤子 4. Qt自绘系列-简易绘图板 5. Qt自绘系列-聊天气泡框 6. Qt自绘系列-画心 7. Qt自绘
ffplay 命令的 -window_title 参数 用于设置 播放视频窗口 的 标题 , 在 同时 打开多个 播放器 窗口时 , 可用于识别 不同的 窗口 ;
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦！
或许这也是一种方法论：当针对一个问题有多种方法时，不妨将它们综合起来，或能取各家之长，补各家之短。
语音交友直播间 Web 端使用 WebRTC (Web Real-Time Communications) 实现多路音频流传输的播放。但由于云服务等原因，看播端我们需要改成 HTTP-FLV 或 HLS 协议的媒体服务。并实现
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 翻译 | Argus 技术审校 | 曾凯 本文来自Amazon Science Blog，作者为Sathya Balakrishnan、Ihsan Ozcelik。 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 AI 影音探索 #008# 用于检测宏块损坏、音频失真和音视频同步错误的检测器是Prime Video的三个质量保证工具。 流媒体视频在录制、编码、打包或传输过程中可能会出现缺陷，因此大多数订阅视频服务（如亚马逊Prim
NeurIPS 2021 论文『Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion』，思考《MBT》多模态数据怎么融合？谷歌提出基于注意力瓶颈的方法，简单高效还省计算量。
任何人，只要拥有一台笔记本，和价值不到1000美元的望远镜 + 光电传感器，就能实时监听25米开外房间里的声音。
近年来，自动语音识别（ASR）等词汇任务取得了重大进展。然而，机器系统难以理解非语言特征，例如语气、情绪或说话者是否戴着面具等。机器听力中最具挑战性的困难之一是弄清楚如何理解这些元素。此外，前沿成果通常来自对私人数据进行训练的超大型模型，这使得它们无法在移动设备上执行或公开发布。
2018 年 9 月，苹果最终以 4 亿美金完成对 Shazam 公司的收购，让不少人为之振奋，在当时对外公布的一份声明中可以看到，自Shazam应用登陆App Store以来，是其最受欢迎的iOS应用之一。
一、实验目的 1. 了解数字信号处理当今应用的基本情况。 2. 对该课程做系统地总结。 3．将所学知识运用到实践中，能够学以致用。
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Librosa是一个用于音频、音乐分析、处理的python工具包，一些常见的时频处理、特征提取、绘制声音图形等功能应有尽有，功能十分强大。本文主要介绍librosa的安装与使用方法。
AIGC 在最近几月获得了巨大的突破，用户可以输入自然语言生成图像、视频、甚至是 3D 模型。但对于音频音效合成，高自由度音频生成因文本 - 音频对数据缺乏，以及长时波形建模困难而带来挑战。 此前，机器之心发布的文章《这段音频火爆外网！文字、图片一键生成逼真音效，音频界 AIGC 来了》很好的解决了上述问题，研究者提出了一款创新的、文本到音频生成系统，即 Make-An-Audio。其可以将自然语言描述作为输入，而且是任意模态（例如文本、音频、图像、视频等）均可，同时输出符合描述的音频音效。 具体而言，研究
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
摩尔斯电码（又译为摩斯密码，Morse code）是一种时通时断的信号代码，通过不同的排列顺序来表达不同的英文字母、数字和标点符号，从而实现通信。
通过对人体系统进行建模，人工智能技术已经取得了重大突破。尽管人工神经网络是数学模型，仅能粗糙地模拟人类神经元的实际运作方式，但它们在解决复杂而模糊的现实问题中的应用却是深远的。此外，在神经网络中模拟建模人脑的结构深度，为学习到数据背后更有意义的内涵开辟了广泛的可能性。
Adobe Audition是一款专业级别的音频录音、编辑和后期制作软件，广泛应用于音乐制作、广播、电影制作、游戏开发等领域。除了基本的录音、剪辑、效果处理等功能外，Adobe Audition还提供了丰富的音频特效。本文将从以下几个方面对Adobe Audition音频特效进行详细介绍。
物理隔离是指通过物理手段将目标系统和因特网以及其他一些不安全的网络进行隔离的一种网络安全措施。在一些需要规避敏感或者关键信息泄露风险的系统中这种措施经常会被采用比如军事防御系统、关键基础设施指挥和控制中心、金融系统等。但即使进行了高度的隔离，近年来一些物理隔离系统被入侵的事件依然屡见不鲜比如Stuxnet、Agent.btz。 最近几年通过各种物理介质声波、电磁波、热量、光波等从物理隔离计算机中窃取数据的可行性已经被研究人员证实。2016年，以色列本古里安大学Negev网络安全研究中心的研究人员找到了使用声
萨纳兰的黄昏在86盒的原作者FanHuaCloud大佬加持下，又给86盒挖了个新坑，为了解决之前ESP32所驱动圆屏只能播放MJPEG并且帧率较低的尴尬问题，集圆屏加一体化驱动板+外壳+炫酷LVGL UI于一身的圆形86盒横空出世，并命名其为——T113太极派。
---- 新智元报道 编辑：桃子 Joey 好困 【新智元导读】Beyond 1991生命接触演唱会超清修复版来了！回忆开启，你准备好了吗？｜北京人，还记得工体么？现在，你也可以拥有一个工体元宇宙主场了！7月6日，「我的元宇宙主场」——工体元宇宙GTVerse发布会开幕，新智元作为媒体合作单位，全程提供直播，快来点击预约！ 7月3日，黄家驹超清回归，炸出了一代人的青春。 在Beyond书写音乐的历史上，有两场音乐会最为值得纪念。 一场便是1991年，连续举办5天的「Beyond Live1991生
HTML5 多媒体应用现在还没被大部分挖掘出来，像普通的页游只能简简单单的做一些 2D 渲染，主要差距还是在性能上。H5 天生是动态语言，需要经过解析、编译。而且 JS 还是一个弱类型语言，虽然有 JIT 的帮助，但是解析引擎本身就有一个天花板，你无法、或者直接点，不能让 JS 达到原生的效率。但随着技术的发展，浏览器倾向于给 Web 开发者直接提供更底层的 API 使用，而最新推出的 WASM 的技术则更是直接解决了如何让 Web 在拥有原生性能的前提下，不用大量造高性能计算的轮子。
JOOX 是一个在国内低调，在海外尤其是东南亚地区却可以和 Spotify、YouTube Music 等知名大厂形成市场份额五五开的音乐播放产品。
我们在项目中经常会遇到音频信号的采集处理，我们今天做一个最简单的音频采集模块。它的电路其实就是在我们上节课的三极管的放大电路上的一个改进，在上一节课三极管放大电路的基础之上，将输出信号换成驻极体话筒，输出端加上截止频率在20KHZ左右的RC低通滤波电路，通过滤波电路来滤除频率在20KHZ以上的噪声信号。
对于给定的音频数据集，可以使用Spectrogram进行音频分类吗？尝试使用Google AutoML Vision。把音频文件转换成各自的频谱图，并使用频谱图作为分类问题的图像。
项目中需要实现音频智能控制以及根据音乐转换色彩功能，WaveView 完全满足目前需求，完美实现需求，该库还有另外 WaveSurferView 和
我在上两篇文章「手把手教你编写傅里叶动画」、「傅里叶动画专辑欣赏」中介绍了傅里叶级数的本质以及编写了一些有趣的傅里叶动画，主要讲述了周期性函数究竟是如何一步步被分解成正余弦函数的和的。但是，不幸的是我们在工程中使用的一些函数往往会有一些非周期性函数，那么我们该如何用三角函数来描述它们呢，这就是今天我要讲述的傅里叶变换。
Adobe Audition是一款专业的音频编辑工具，可以用于录音、音频编辑、音频修复等方面。除此之外，它还可以提取音频的特征，帮助用户更好地了解音频的属性和特性。本文将围绕着Adobe Audition的音频特征提取功能，介绍其相关内容。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 导读：如今的AI技术发展堪称“very神奇”，文字、图片竟能一键直接生成逼真音效，嗯，妥妥都是因为TA，一款在语音音频领域“横空出世”的新模型：Make-An-Audio。 近期AIGC如同“上了热搜”一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是3D模型，你说意不意外？但在音频音效的领域，AIGC的“福利”似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本-音频对数据，同时长时波形建模还有诸
机器之心专栏 机器之心编辑部 如今的 AI 技术发展堪称「神奇」，文字、图片竟能一键直接生成逼真音效，这就是浙大、北大联合火山语音推出的新模型 Make-An-Audio。 近期 AIGC 如同上了热搜一般，火热程度居高不下，当然除了名头格外响亮，突破也是绝对斐然：输入自然语言就可自动生成图像、视频甚至是 3D 模型，你说意不意外？ 但在音频音效的领域，AIGC 的福利似乎还差了一些。主要由于高自由度音频生成需要依靠大量文本 - 音频对数据，同时长时波形建模还有诸多困难。为了解决上述困难，浙江大学与北京大学
期待已久的Audition 2022版已更新包括用于创建、混合、编辑和恢复音频内容的多轨、波形和频谱显示，最新创建、混合、编辑和恢复音频内容的多轨、波形和频谱显示，这款功能强大的音频工作站旨在加速视频制作工作流程和音频整理，并提供具有原始声音的优美混音等，欢迎需要的朋友下载使用。
GPT-5何时到来，会有什么能力？来自艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）的新模型告诉你答案。
-x width 强制显示宽带。 -y height 强制显示高度。 -s size 帧尺寸 设置显示帧存储(WxH格式)，仅适用于类似原始YUV等没有包含帧大小(WxH)的视频。该参数已经被废弃，请尝试用-video_size代替 -fs 以全屏模式启动。 -an 禁用音频（不播放声音） -vn 禁用视频（不播放视频） -sn 禁用字幕（不显示字幕） -ss pos 根据设置的秒进行定位拖动，注意时间单位：比如’55’ 55 seconds, ’12:03:45′ ,12 hours, 03 minutes and 45 seconds, ‘23.189’ 23.189 second -t duration 设置播放视频/音频长度，时间单位如 -ss选项 -bytes 按字节进行定位拖动。 -seek_interval interval 自定义左/右键定位拖动间隔（以秒为单位），默认值为10秒 -nodisp 关闭图形化显示窗口，视频将不显示 -noborder 无边框窗口 -volume vol 设置起始音量。音量范围[0 ~100] -f fmt 强制使用设置的格式进行解析。比如-f s16le -window_title title 设置窗口标题（默认为输入文件名） -loop number 设置播放循环次数 -showmode mode 设置显示模式，可用的模式值：0 显示视频，1 显示音频波形，2 显示音频频谱。缺省为0，如果视频不存在则自动选择2 -vf filtergraph 设置视频滤镜 -af filtergraph 设置音频滤镜
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。
我和你通信，像广播一样，只能我说你听，是单工；像对讲机一样，同一时间只能一方说，另一方听，就是半双工；如果双方可以同时说和听，就是全双工。
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