在Python中，有许多库可以用来处理音频文件和播放音频。其中一个常用的库是playsound，它提供了一种简单而直观的方法来播放音频文件。本文将介绍playsound库的基本用法和一些注意事项。
在音频处理中，有时候我们需要对音频文件进行分割，提取其中的部分内容以满足特定需求。而 Python 提供了许多强大的工具和库来实现这一目标，其中 ffmpeg 是一个功能强大的工具，它不仅支持音频分割，还能进行音频转码、合并、提取等操作。本文将介绍如何使用 Python 和 ffmpeg 来分割音频文件。
辰哥在平时处理音频格式的时候，需要去下载各种音频处理软件（专业一点的软件还要收费），掌握Python技术的我们，知道Python是万能的（哈哈哈，开个玩笑）。今天辰哥就来教大家用Python去实现音频格式无损转换-pydub
我们首先检查playsound库，它为在Python中播放声音文件提供了一个简单直接的解决方案。凭借其最低的设置要求，开发人员可以使用单个函数调用将音频播放快速集成到他们的应用程序中。但是，对于更高级的音频功能，我们深入研究了两个流行的库：pygame和pyglet。Pygame是一个强大的多媒体库，以其处理音频，图形和用户输入的能力而闻名。
在平时处理音频格式的时候，需要去下载各种音频处理软件（专业一点的软件还要收费），掌握Python技术的我们，知道Python是万能的（哈哈哈，开个玩笑）。今天辰哥就来教大家用Python去实现音频格式无损转换-pydub
身处数据爆炸增长的时代，各种各样的数据都飞速增长，视频数据也不例外。我们可以使用 python 来提取视频中的音频，而这仅仅需要安装一个体量很小的python包，然后执行三行程序！ 语音数据在数据分析领域极为重要。比如可以分析语义、口音、根据人的情绪等等。可以应用于偏好分析、谎话检测等等。
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。
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。
2020年4月22日，根据Python官网的消息，Python2的最后一个版本2.7.18发布了（https://www.python.org/downloads/release/python-2718），这是Python2的最后一个版本，也是一个发布即失去支持的补丁版本。因为Python官方已经宣布自2020年的1月1日起，不再对Python2的全部版本进行支持。
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：
作为一个需要在电脑上工作和学习的人，一件十分困扰我的事情就是怎样不受互联网中其他内容的干扰而专注于自己想要做的事情，有的时候真的是沉浸于微博上的消息，忘了自己本来想要做的事。不过我有一件神器，自己爱豆的音频激励，所以决定写一个python脚本，让电脑每小时定时播放，提醒自己专注学习。
前两天刷哔哩哔哩，看了两期《小翔哥是世界上最帅的男人》和《笑死人的倒放挑战》视频，视频里他们将语音或者音频倒着播放，特别搞笑。
可能因为说错一句话就得重来，又或者因为思考而暂停时间太久又得重来，以至于弄了两个小时才做好五分钟的视频
今天我要和大家分享一个非常酷的 Python 工具，它叫做 Audio Slicer。这个小工具的主要功能是利用沉默检测技术来切割音频文件。在最新的 2.0 版本中，它的速度有了显著的提升（比之前的版本快了 400 倍！），并且切割逻辑也得到了改进，错误率大大降低。如果你对 1.0 版本感兴趣，可以在 GitHub 上找到旧版本的代码库。此外，还有一个带有图形用户界面的版本，让操作更加方便。
在数字媒体的时代，视频内容的创作和编辑变得越来越重要。无论是社交媒体上的短视频，还是专业的电影制作，都需要强大的工具来处理和优化视频素材。Python作为一门强大的生态语言，在全世界使用的人数都是非常多的，如果要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》
来说说 Python 实现倒放音频的过程。直接在网上搜相关内容，的确有现成的音频处理库 pydub，体验了一下：特！别！好！用！
音频处理是数字媒体和人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到音频的录制、播放、编辑和分析等多个方面。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种库和工具来帮助开发者进行音频处理。本文将介绍几个常用的 Python 音频处理库，并提供相应的使用示例，以帮助读者快速入门。
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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
秒表动作音频可以自己录制，也可以从网上寻找。得到文件之后使用音频编辑软件进行编辑，得到一个滴答滴音频文件之后将这个文件放置到项目的midia文件夹中：
编程中最常用的音频处理任务包括–加载和保存音频文件，将音频文件分割并追加到片段，使用不同的数据创建混合音频文件，操纵声音等级，应用一些过滤器以及生成音频调整和也许更多。
这篇研究日记是在研究出现状况时的一份记录，分享出来，方便自己记忆查阅，也方便有类似想法的朋友 避坑。
在数字媒体的时代，视频处理成为了一项重要的技能。无论是剪辑、转码、还是添加特效，都需要强大的工具来处理视频素材。Python作为一门功能强大的编程语言，在视频处理领域也有着广泛的应用。如果要系统性的学习 Python 这门语言，可以查看我的专栏——《Python教程》。
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：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。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
现今，在线通讯软件对于高质量的语音传输要求日益提高，其中，有效识别和处理音频信号中的人声段落成为了一个不可忽视的挑战。语音活动检测（Voice Activity Detection，VAD）技术正是为此而生，它可以识别出人声活动并降低背景噪声，优化带宽利用率，提升语音识别的准确性。据报道，谷歌为 WebRTC 项目开发的 VAD 是目前最好的 VAD 之一，它快速、现代且免费（WebRTC，即Web Real-Time Communication，作为一种支持网页浏览器进行实时语音、视频通话和点对点分享的技术，内置了一套高效的VAD算法）。下文将详细介绍webrtcvad模块，并演示如何用Python搭建一个简单的人声语音活动检测系统。
现在已经有很多非常不错的语音转文本的AI应用了，比如通义听悟、飞书妙记等。不过，对于大批量、多个文件夹的语音转文本，手工操作就比较麻烦了，还是有个程序自动化运行更方面。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
在当今的互联网世界中，JavaScript已成为构建丰富交互体验不可或缺的技术。然而，对于网络爬虫开发者来说，JavaScript动态生成的内容却带来了不小的挑战。音频内容的动态加载尤其如此，因为它们往往涉及到复杂的用户交互和异步数据加载。本文将深入探讨如何使用Python爬虫技术来解析和抓取由JavaScript动态加载的音频数据。
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
--AI科技大本营-- 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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
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。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
Python数据增强是一种用于提高机器学习模型性能的技术，通过在原始数据集上进行一些变换操作来创建新的数据，扩大数据集规模，从而提升模型的泛化能力。本文将介绍Python数据增强的概念、意义、常用方法以及在具体案例中的应用，并通过一个具体案例展示数据增强在图像分类任务中的应用。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
FCN-4是一个应用于音频自动标注的全卷积神经网络。使用该网络完成音频标注任务时，首先需要使用python的音频处理工具包Librosa提取音频的时频特征，针对mp3格式的音频文件，Librosa读取音频文件的工作依赖音频处理后端ffmpeg完成，因此要求使用该网络进行mp3音频自动标注任务的环境具备Librosa依赖库和ffmpeg。
天气真的是越来越冷啦，有时候我们想翻看网页新闻，但是又冷的不想把手拿出来，移动鼠标翻看。这时候，是不是特别想电脑像讲故事一样，给我们念出来呢？人生苦短，我有python啊，试试用 Python 来朗读给你听吧。
前段时间办公室出现一奇葩需求，要把一段授课视频转换为文字，为了实现这个目标我四处搜罗找了几款APP进行了多步操作，总体感觉比较麻烦。想想怎么说我们也是玩Python ，为啥不用Python呢～～说干就干，经过一番分析和搜索，还真被我搞定了，下面跟大家分享一下。
嵌入式音频处理技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式，从音频流媒体到声音识别，这个领域为人们的生活和工作带来了巨大的影响。本文将探讨嵌入式音频处理技术的最新趋势和应用，以及提供相关的代码示例。
语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。
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。
这里我是将目标路径下的MP3音频转成了2倍速的，设立不局限于MP3。其他格式的音频文件也是可以进行处理的。
本项目将分三个阶段分支，分别是入门级 、进阶级 和最终级 分支，当前为最终级，持续维护版本。PPASR中文名称PaddlePaddle中文语音识别（PaddlePaddle Automatic Speech Recognition），是一款基于PaddlePaddle实现的语音识别框架，PPASR致力于简单，实用的语音识别项目。可部署在服务器，Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。
OpenCV4.5.4的DNN模块中新增了对语音识别的支持，本文以Python版本实例来做验证介绍。
之所以用 Python，就是因为 Python 有着丰富的库，网页正文识别也不在话下。这里我尝试了 readability、goose3。
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
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。
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。
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