“ 最近为小程序增加语音识别转文字的功能，坑路不断，特此记录。 ” 微信开发者工具 开发者工具上的录音文件与移动端格式不同，暂时只可在工具上进行播放调试，无法直接播放或者在客户端上播放。 debug的时候发现，工具上录音的路径是http://tmp/xxx.mp3，客户端上录音是wxfile://xxx.mp3。 其实呢，不是格式不同，是映射路径不同。 虽然这里做个兼容也不难，但是每次提示一行文字，很影响美观。 采样率与编码码率限制 每种采样率有对应的编码码率范围有效值，设置不合法的采样率或编码码率会导
程序中的录音文件之前直接保存的是 .pcm格式，一直也相安无事，用的挺好。最近有一个webview中需要加载录音文件，出现了不兼容的问题，所以需要把 .pcm格式文件转换为 .wav格式。
百度语音现在是比较方便的接口，具体说明请看官方文档，本文分两个部分，先是使用python实现录音，然后再使用百度语音api进行识别上传。
很多商务人士在开会的过程中，会做录音。 录音可以用于及时地复习和回顾，避免忘记会议中的内容。 本文作者会展示一个完整的使用ffmpeg压缩和拼接音频的例子。 在例子中，3段会议的录音，如下图所示：
要求 根据现有音频框架实现一个录音程序，要求：PCM格式， 采样率16K, S16LE, 单通道 使用ffmpeg 将录音音频转换为采样率为48K wav格式的文件 使用ffmpeg 将录音音频转换为MP3格式的文件 使用Audacity查看你的录音频谱 使用sndpeek分析你的音频数据，并写出心得 平台 Linux-3.4.2 arm-linux-gcc-4.3.2 精简版yaffs文件系统 JZ2440开发板(S3C2440) ALSA框架 alsa-lib-1.0.27.2 alsa-util
降噪不仅只能从硬件入手，本文为您介绍一种嵌入式Linux中的录音降噪方案。该方案完全依靠软件实现，最大程度上降低投入。
前面 3 条 amixer 命令是打开板载咪头的开关，第 4 条命令是设置耳机的播放声音。 最后一条命令是录音命令，参数讲解如下：
刚结束了腾讯云BI的体验活动，在文章提到了SaSS、PaSS的概念，腾讯云BI是一个SaSS，而今天要写的腾讯云语音识别就是一个PaSS，平台即服务，用户只需要调用接口就能实现语音识别的功能，而语音识别所需要的算法、计算资源都是PaSS来分配。
今天我们学习音频的采集、编码、生成文件、转码等操作，我们生成三种格式的文件格式，pcm、wav、aac 三种格式，并且我们用 AudioStack 来播放音频，最后我们播放这个音频。
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》 。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。不同的是本项目使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
零、前言 今天比较简单，先理一下录制和播放的四位大将 再说一下SoundPool的使用和pcm转wav 讲一下C++文件如何在Android中使用，也就是传说中的JNI 最后讲一下变速播放和变调播放 ---- 一、AudioRecord和MediaRecorder，AudioTrack和MediaPlayer 0.到现在接触了四个类： 第一天：AudioRecord(录音)、AudioTrack(音频播放) 第二天：MediaPlayer(媒体播放器--音频部分) 第三天：MediaR
此节演示使用三段式耳机在 100ask_stm32mp157_pro 开发板上录制声音、播放音频。 注意: 需要准备一个带麦克风的三段式耳机，如下图所示：
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
Android提供了两个API用于录音的实现：MediaRecorder 和AudioRecord。
引言 微信读书有一个录音功能需求： 录音时绘制音频波形， 音频以 wav 格式保存 再次进入界面，加载 wav，重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
服务器接收到文件并进行语音识别，使用的是微软语音，只支持 PCM 数据源的 WAV 格式。
本章介绍如何使用Pytorch实现简单的声纹识别模型，本项目参考了人脸识别项目的做法Pytorch-MobileFaceNet ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
本项目使用了EcapaTdnn模型实现的声纹识别，不排除以后会支持更多模型，同时本项目也支持了多种数据预处理方法，损失函数参考了人脸识别项目的做法PaddlePaddle-MobileFaceNets ,使用了ArcFace Loss，ArcFace loss：Additive Angular Margin Loss（加性角度间隔损失函数），对特征向量和权重归一化，对θ加上角度间隔m，角度间隔比余弦间隔在对角度的影响更加直接。
V853 芯片提供了 AudioCodec（芯片内置音频接口） x1、I2S/PCM（数字音频接口） x2、DMIC（外置数字 MIC 接口） x1，可以满足各类音频需求。100ASK_V853-PRO开发板板载两个MIC拾音咪头和喇叭接口。如下图所示：
Python有个很强大的处理音频的库pyqudio， 使用pyaudio库可以进行录音，播放，生成wav文件等等。更多介绍可以查阅官方文档。
最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。
这篇文章我们来看下如何用Matlab和Python产生录制音频、播放音频、导入音频文件，并查看音频文件的波形图。
bind_digit_action是FreeSWITCH中的一个Application。和bind_meta_app很相似，但是bind_digit_action使用起来更得心应手。可以这么说，在所有使用到bind_meta_app的场合都可以用bind_digit_action来代替。
本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。基于这个知识基础之上，我们训练一个声纹识别模型，通过这个模型我们可以识别说话的人是谁，可以应用在一些需要音频验证的项目。
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture，高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI（Musical Instrument Digital Interface，音乐设备数字化接口）的支持。在2.6系列内核中，ALSA已经成为默认的声音子系统，用来替换2.4系列内核中的OSS（Open Sound System，开放声音系统）。
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
语音合成（Text To Speech，TTS）满足将文本转化成拟人化语音的需求，打通人机交互闭环。 提供多种音色选择，支持自定义音量、语速，让发音更自然、更专业、更符合场景需求。语音合成广泛应用于语音导航、有声读物、机器人、语音助手、自动新闻播报等场景，提升人机交互体验，提高语音类应用构建效率。
Python在语音识别方面功能很强大，程序语言简单高效，下面编程实现一下如何实现语音识别。本文分享如何调用百度AI开放平台实现语音识别技术。
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。
“再穷不能穷教育，再苦不能苦孩子”，作为娃的爸妈，不仅仅要努力工作保证物质支持，更要关注娃的学习状况，而且时刻都怕娃“输在了起跑线上”，可是，现在孩子们的起跑线也太多了点，英语、各种艺术特长，甚至跳绳，忙的不亦乐乎。然而家长也不是全才啊，这不，我的姐姐最近就开始发愁女儿的英语口语问题了，自己发音不准确，报班又不知道哪家靠谱，眼看着孩子就要落后于小伙伴了，了解到这个情况后，我拿出英语课本，想到自己每次都是60飘过的英语成绩，又放了回去，拿起了我的武器——代码。
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
文章目录 一、intoU 二、答题步骤 1.Audacity 总结 一、intoU 题目链接：https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list?type=misc&
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。
最近两天需要做一个python的小程序, 就是实现人与智能机器人（智能对话接口）的对话功能，目前刚刚测试了一下可以实现， 就是能够实现个人与机器的智能对话(语音交流)。
ios的录音格式默认的为wav。但是这个格式安卓无法读取，最开始是转成了MP3。测试没什么问题，但是老板说mp3的数据占用比较大，常规的用法是amr。测试了下，确实amr文件只有MP3的十分之一左右。 格式转换用的是VoiceConvert，网上有很多。如有需要自己找下。我只记录下安卓和ios互通的坑。
项目基于BCM6755平台为基础，通过一系列的语音算法完成实现语音交互场景。这次遇到的问题主要是AEC效果差，如上图所示，设备播放音乐的场景，会出现唤醒困难的想象。实际的抓取录音数据发现录音和回采之间的数据延迟高达100ms,远远超过算法要求<30ms的要求。接下来需要定位延迟的问题。
本文介绍了一种基于腾讯云智能语音的实时语音识别微信小程序的开发和实现。该小程序使用Wafer服务器进行音频文件的上传和识别，利用腾讯云的语音识别API进行实时语音转文字，并将识别结果展示在小程序中。具体实现包括搭建项目结构、配置服务器、上传音频文件、添加识别和转文字功能、以及处理异常情况等。该小程序可以方便地在手机端进行调试和体验。
本章介绍如何使用PaddlePaddle实现简单的声纹识别模型，首先你需要熟悉音频分类，没有了解的可以查看这篇文章《基于PaddlePaddle实现声音分类》
---- 新智元报道 来源：Facebook AI 编辑：LRS 【新智元导读】Facebook在语音识别上又出重磅新作，继wav2vec, wav2vec 2.0以来，又出完全不需要监督数据的wav2vec-U，小众语言也能用语音识别啦！ 相比显示器、鼠标、键盘这些传统的人机交互方式以外，随着语音识别技术的逐渐成熟，和电子产品进行「对话」也逐渐成为一种稀松平常的人机交互。 无论是给计算机或其他设备下达指示，还是回答用户的问题，语音识别在各个方面让电子产品的使用变得更加容易，无需学习，想要干什么只
本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。话不多说，来干。
本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。
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。
PCM（Pulse Code Modulation—-脉码调制录音)。所谓PCM录音就是将声音等模拟信号变成符号化的脉冲列，再予以记录。PCM信号是由[1]、[0]等符号构成的数字信号，而未经过任何编码和压缩处理。与模拟信号比，它不易受传送系统的杂波及失真的影响。动态范围宽，可得到音质相当好的影响效果。
注意：LINE 接口只支持音频播放输出，需要专门支持 LINE 接口的设备才可以进行连接播放音频。
此项目只不过是之前大三刚学python就想做点好玩的项目试试看（因此技术含量不高），后来这个成为毕业设计的一部分，长期看博客上访问量也不错，就发布出来，希望有想入门python 的朋友可以参考写来玩玩，用项目练技术，用成果获取编码的乐趣。
随着人工智能和机器人技术的快速发展，机械臂在工业、医疗和服务业等领域的应用越来越广泛。通过结合大模型和多模态AI，机械臂能够实现更加复杂和智能化的任务，提升了人机协作的效率和效果。我们个人平时接触不太到机械臂这类的机器人产品，但是有一种小型的机械臂我们人人都可以拥有它myCobot，价格低廉的一种桌面型机械臂。
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
嵌入式产品开发中经常遇到音频的输入输出问题，如何为其添加“喇叭”、“麦克风”设备呢？本文将简单介绍ARM+Linux产品中的音频解决方案。
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