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Virtual Audio Cable 4.10 (去除 "trial" 声音 + 安装设置说明).zip
Virtual Audio Cable(虚拟声卡驱动)能解决很多电脑没有内录功能,不支持混音录制的问题。文件已去除 "trial" 声音),包含具体的安装设置步骤。按照步骤进行,亲测有效。
2022-05-22 09:08:32
1.23MB
VirtualAudioCa
虚拟声卡
混音录制
内录
1
计算机软件-商业源码-152 获取Audio-CD的序列号.zip
计算机软件-商业源码-152 获取Audio-CD的序列号.zip
2022-05-21 19:03:57
206KB
源码软件
HFP-audio连接-framework层.png
HFP-audio连接-framework层,当电话来了后,发起audio的连接。
2022-05-21 15:04:55
102KB
文档资料
蓝牙
hfp
bluetooth
Melody-Note:一个简单的小网页,录入人声哼唱,转化成钢琴音及钢琴谱输出。灵感稍纵即逝,本项目的目标是能够记录下一段小调,以音频形式输入,读取识别其曲调,并制成谱子,最终以钢琴弹奏的形式输出,依此将一些日常生活中的小灵感保存起来,以便日后回忆甚至再创作
Melody-Note 灵感稍纵即逝,本项目的目标是能够记录下一段小调,以音频形式输入,读取识别其曲调,并制成谱子,最终以钢琴弹奏的形式输出,依此将一些日常生活中的小灵感保存起来,以便日后回忆甚至再创作。 项目实现使用 python3.7 , django, lilypond,midi。 python manage.py runserver 0.0.0.0:8080 运行 django 项目后打开 点击“打开录音”按钮,获得录音权限; 点击“录制”按钮,开始录音,“停止”按钮停止录音; 点击“生成音乐”,需要稍等一下哦,可在后台查看是否转换完毕; 点击“播放”按钮即可听到钢琴曲; 有关保存文件请查看 work 文件夹下的 说明.txt。
2022-05-20 10:53:15
42.73MB
audio
python
django
midi
1
JS+html5制作简单音乐播放器
本教程为大家分享了JS音乐播放器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.HTML <audio> 标签定义声音,比如音乐或其他音频流。其主要属性有src:要播放的音频的 URL,controls:如果出现该属性,则向用户显示控件,比如播放按钮。 几个主要的标签如下:
李玉刚 - 刚好遇见你
<audio id=audio src=F:\KuGou\李玉刚 - 刚好遇见你.mp3 controls></audio>
<button id=btn-play
2022-05-19 18:28:50
33KB
audio
html
html5
1
db_nc_audio_recon.m:演示用于音频处理的完美重建滤波器组操作。-matlab开发
使用由一阶全通结构构造的五阶巴特沃斯半带滤波器实现 4 通道树结构 PR 滤波器组。 采用双缓冲、非因果IIR合成滤波技术处理和播放原始多声道音频文件,使用上述统一16位量化和PR结构重构的音频文件,以及误差信号。
2022-05-19 14:59:06
4KB
matlab
1
Arduino Due低音,鼓和主音序器-项目开发
一个16步音序器,用于处理低音,主音和鼓音。 使用VS1053中存储的常规Midi声音。
2022-05-17 20:54:12
61KB
audio
music
toys
1
friture:实时音频可视化(频谱,频谱图等)
摩擦 Friture是一款用于实时可视化和分析实时音频数据的应用程序。 Friture在几个小部件(例如示波器,频谱分析仪或滚动2D频谱图)中显示音频数据。 该程序可用于分析和均衡大厅的音频响应,或用于教育目的等。 Friture这个名字是法语中的油炸词,也用于声音中的噪音。 请参阅以获取屏幕截图和更多信息。
2022-05-16 20:21:15
6.8MB
audio
python
spectrum
audio-analysis
1
speech_recognition:适用于Python的语音识别模块,支持在线和离线的多个引擎和API
speech_recognition:适用于Python的语音识别模块,支持在线和离线的多个引擎和API
2022-05-15 21:31:48
119.55MB
audio
python
speech-recognition
speech-to-text
1
audio_steganalysis_ml:基于传统手工功能设计的音频隐写分析
具有手工特征设计的音频隐写分析(统计机器学习) 基于统计机器学习算法的音频隐写分析。 // @作者: @电子邮件: 希望我们能有一个愉快的沟通。 该项目是我们最近基于统计机器学习进行音频隐写分析的工作的实现,您还可以通过该平台设计自己的算法。 档案 ID 文件 功能 1个 应用 音频隐写分析和隐写发现 2 batch_script 所有批处理脚本,用于特征提取,培训,测试等 3 数据处理 用于QMDCT系数提取和数据集构建的工具 4 feature_extract 用于特征提取的脚本(ADOTP,MDI2,I2C,D2MA,JPBC,共存) 5 情节 图脚本 6 tra
2022-05-11 09:29:51
7.72MB
audio
machine-learning
matlab
steganalysis
1
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