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几天前,我遇到了有关 FFT 的用法的答案. 答案中有一段这样的代码: w = np.fft.fft(数据)freqs = np.fft.fftfreq(len(w)) 我在numpy文档(
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我有一个音频文件 audio.wav ,并且有一系列时间框架,如下所示: X = [(12.31,14.),(15.4,18.9),...] 这些是我希望在拥有的.wav音频文件中完全保持静音的时间范围.我该如何实现? 解决方案 根据您的链接,我将其视为 从pydub导入 导入AudioSegmenta = AudioSegment.from_wav("audio.wav"
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我想使用aubiopitch连续输出来自输入源的信号的频率.由于aubiopitch喜欢将其输入作为文件而不是流,因此我尝试使用流程替换: $ aubiopitch -i
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我正在寻找使用Python计算音频片段的响度的方法-可能是通过提取音频片段的峰值音量,或者可能使用更精确的度量(RMS?). 执行此操作的最佳方法是什么?我看过 pyaudio ,但是那似乎没做什么我想了.看起来不错的是 ruby-audio ,因为它似乎已经构建了sound.abs.max进去. 输入音频将从各种持续时间大约为30s的本地MP3文件中获取. 解决方案 我认
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我正在尝试分析浏览器的音频输出,但是我不希望出现getUserMedia提示(要求获得麦克风许可). 声音源是SpeechSynthesis和Mp3文件. 这是我的代码: return navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true }) .then(stream => new Promise(res
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我对Matlab还是很陌生,我正在尝试编写一种基于频率的简单语音检测算法.最终目标是在wav文件上运行脚本,并让其输出每个语音段的开始/结束时间.如果使用代码: fr = 128; [ audio, fs, nbits ] = wavread(audioPath); spectrogram(audio,fr,120,fr,fs,'yaxis') 我会得到一个有用的频率强度与时间的关系图,
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试图在MP3格式音频月底检测的沉默,以及所有格式将是有益的,但MP3格式是最为重要的。 解决方案 我知道的唯一方法在声音剪辑的末尾可靠地检测沉默是将其转换为一个PCM格式,然后执行以下计算中的一个检查对于一定的最小截止振幅 分贝(分贝) 均方根(RMS) 我从来没有成功地实现分贝,但RMS是比较简单的,应该用于该用途的工作。我用了上看到DukeBox播放器的痕迹区域的下左
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