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4、在“保存位置”里可以自定义录好后音频的保存地点，点击“更改目录”选择音频录好后想要保存的地点。5、全部都设置都后，点击“开始录制”就可以开始录制电脑发出的任何声音，录制好后点击“暂停录制”就可以在保存地点找到录制好后的音频。
【功能模块】Phaser数据增强算子【操作步骤&问题现象】在进行pipline测试时，想要用mindspore.dataset.NumpySlicesDataset加载wav音频文件，但是会报ValueError: The truth value of an array with
前言VS1053是一款硬件编解码的音频芯片，提供SPI接口和IIS接口两种通信协议，这篇文章是介绍在Linux下如果模拟SPI时序来操作VS1053完成录音、播放音频歌曲功能。
什么是音频技术？什么是语音开发？什么是音频开发？ 带着疑问，我们开始整个系列的讲解。 关于语音技术概念，查了一些文献，没有一个统一的说法，总体上就是两点：自动语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。
使用 Melodyne 处理的音频素材 , 尽量是原始音频 , 不能添加任何效果 , 如 混响 , 合唱 等效果 ; 如果要添加效果器 , 尽量在使用 Melodyne 软件处理完毕后添加 ; 处理的音频必须是单一发音声源声音 , 如单人演唱 , 单乐器演奏 , 不能出现混音
**注意：**在开始之前，您还应该知道有相当多的OVP（在线视频提供商）如YouTube，Dailymotion和Vimeo，以及Soundcloud等在线音频提供商。这些公司提供了一种方便，简单的方法来托管和消费视频，因此您不必担心巨大的带宽消耗。
大家好我是狗头人，今天，来跟大家介绍一下从音频中分离BGM和人声的 SpleeterGit地址：https://github.com/deezer/spleeter码云镜像地址：https://gitee.com/mirrors/spleeterSpleeter 是法国的音乐流媒体公司
音频提取 ffmpeg -i <input_file> -vn -acodec copy <output_file>：从视频文件中提取音频。
如下命令会生成sasr.m4a文件，然后使用该文件就可以调用SIS的语音识别接口进行语音识别4、使用分离后的音频进行语音识别 因为音频时长超过一分钟，所以使用录音文件识别进行识别，音频的采用率44.1k hz，使用录音文件时会自动降采用到8k或者16k。
这种内置了版权保护技术 可以限制播放时间和播放次数甚至于播放的机器等等，这对被盗版搅得焦头乱额的音乐公司来说可是一个福音，另 外 WMA 还支持音频流(Stream)技术，适合在网络上在线播放， 作为微软抢占网络音乐的开路先锋可以说是技术领 先、风头强劲，更方便的是不用象 MP3
提高传输效率：压缩后的音频文件更小，上传和下载速度更快。在网络速度有限的情况下，压缩音频可以更快地传输，减少等待时间。 节省带宽：对于在线音乐流媒体服务和广播来说，压缩音频可以节省带宽成本，允许更多用户同时收听。
摘要：XX汽车门店拾音器传过来音频转为MP4后无声音项目背景：XX汽车门店好望云交付对接，组网为好望云 + NVR + SDC问题现象：拾音器传过来音频转为MP4后无声音解决办法：需求，Web SDK 计划915出版本解决该问题。
蓝牙耳机 与 听筒 切换
传统的语音情绪识别模型是利用句子级（utterance-level）语音特征和相关情绪标签进行训练和预测。在该论文中，作者假设语音信号是由多个隐式因子决定的，例如情绪状态、年龄、性别以及说话的内容。为此，作者提出对抗自动编码机（Adversarial Autoencoder, AAE
效果图 音频可视化特效 代码和注释 主流程 main.pde 主要的工作就是根据本地的音频文件创建 soundFile 以及波形分析/频谱分析实例
打开摄像机页面的配置-》音视频-》音频-》告警联动，点击“试听”没有声音。如果不需要其他外接设备，怎么出声？如果需要外接功放设备，摄像机上也没有其他接口，怎么接呢？
原理解释 音频录制和播放的实现涉及两个主要过程： 音频录制：从麦克风获取模拟信号，通过模数转换器（ADC）将其转换为数字音频数据。 音频播放：将数字音频数据通过数模转换器（DAC）转换为模拟信号，驱动扬声器播放音频。
音频处理与特征提取 对音频信号进行处理，提取梅尔频谱等特征用于训练语音识别模型。
（MP3、AAC）、播放音效文件（WAV）、播放低延迟的音频、访问原始音频输入数据、录制编码的音频数据、发现音频设备、视频播放、视频处理、摄像头取景框、取景框预览处理、摄像头拍照、摄像头录像、收听数字广播等功能。
推荐的音频转换工具： sox工具安装和使用都很简易，参考官方文档即可 官方文档链接如下 sox对wav音频进行转换都很简单
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