声音引导系统报告，在论文中详细的分析和介绍硬件的选择方案和实现原理，并用C语言实现了功能

双耳声 从单声道样本和头部相关传递函数生成 360° 双耳声音 有关完整的详细信息和解释，请参阅： 但简单地说： 构建它（包括 Netbeans 项目文件） 按“声音测试”测试您的声音输出 从下载您选择的 HRTF 加载 WAV 文件（将使用单声道或立体声左声道） 通过按“生成文件...”为每个 HRTF 位置（每 15°）生成已处理的立体声 WAV 文件 按“播放”按顺序播放它们

用于视频与声音的合成，可以用于B站视频爬取。

实现声音变化算法的工具。 这是严格按照 Mark Rosenfelder 的Sound Change Applier建模的，对 Rust 的宏系统进行了必要的调整。 典型用法以及与原始 SCA 规则的比较：

个用于声音合成和算法合成的 Rust 环境 Sorceress 是一个 Rust crate，它提供了一个创造性的编码环境： 声音合成- 通过将单元发生器连接在一起形成信号图来构建音频合成器。SuperCollider 提供了数百个单元发生器可供选择，包括波发生器、噪声发生器、滤波器、包络、压缩器、谐振器、物理模拟、傅里叶变换等等。 算法作曲- 编写代码来创作音乐，从使用代码作为音乐符号系统到成熟的生成作曲，其中音乐作品的大规模结构由计算算法确定。 为什么是超级对撞机？ SuperCollider 是一个强大而成熟的音频合成平台，背后有数十年的开发努力。SuperCollider 的客户端和服务器架构让我们能够利用来自 Rust 的 SuperCollider 音频合成服务器提供的所有功能： 实时音频合成引擎 庞大的单位生成器库 带有操作系统和声卡的音频 I/O

基于卷积神经网络模型的环境声音识别系统源代码。基于卷积神经网络的环境声音识别系统，语言python，模型框架：keras==1.12，声音提取函数MFSC，识别准确率最高可达90%，平均准确率86%，高于目前主流的环境声音识别系统。基于卷积神经网络的环境声音识别系统，语言python，模型框架：keras==1.12，声音提取函数MFSC，识别准确率最高可达90%，平均准确率86%，高于目前主流的环境声音识别系统。基于卷积神经网络的环境声音识别系统，语言python，模型框架：keras==1.12，声音提取函数MFSC，识别准确率最高可达90%，平均准确率86%，高于目前主流的环境声音识别系统。基于卷积神经网络的环境声音识别系统，语言python，模型框架：keras==1.12，声音提取函数MFSC，识别准确率最高可达90%，平均准确率86%，高于目前主流的环境声音识别系统。基于卷积神经网络的环境声音识别系统，语言python，模型框架：keras==1.12，声音提取函数MFSC，识别准确率最高可达90%，平均准确率86%，高于目前主流的环境声音识别系统。

Microsoft office OneNote，是一套用于自由形式的信息获取以及多用户协作工具。OneNote最常用于笔记本电脑或台式电脑，但这套软件更适合用于支持手写笔操作的平板电脑，在这类设备上可使用触笔、声音或视频创建笔记。

Java声音播放程序源代码

用JAVA编写的读取文本发声的软件，有源码。

声音信号数据采集 客户战略 客户战略 1 声音传感器介绍 2 常用声音传感器 3 典型器件介绍 单击此处添加副标题内容 声音传感器介绍 PART ONE 声音传感器是将声信号转换成相应的电信号。 按换能原理分为三种类型：电容式、压电式和电动式。典型应用为驻极体电容式声音信号采集器件、压电驻极体电声器件和动圈式声音信号采集器件。 声音传感器介绍 1 声音传感器有压强型和自由场型两种形式：压强型用于噪声声级的测量，自由场型用于一般声级测量。 声音传感器性能还与尺寸有关： 尺寸大的灵敏度较高、可测声级的下限较低，频率范围较窄； 尺寸小的灵敏度较低，可测声级的上限较高，频率范围较宽。 声音传感器介绍 1 电容式驻极体声音传感器 常用声音传感器 2 分为振膜式和背极式。不需要外加极化电压，由驻极体表面电位来代替。受声波影响，产生一个按照声波规律变化的微小电流，经过电路放大后产生音频电压信号。 压电驻极体声音传感器 常用声音传感器 2 利用压电效应进行声电/电声变换，转换器采用多孔聚合物压电驻极体薄膜，可靠性得到保证。具有广泛的应用范围与推广价值。 动圈式声音传感器 常用声音传感器 2 基于把导