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它将配置TIM0和TIM3定时器。TIM3被编程为产生125.5kHz PWM信号，而TIM0被编程为产生频率等于.WAV文件采样率值的中断。 注意：由于TIM3 OCBR值固定为255，因此可以达到的最大PWM频率为125.5kHz。

双信号转换LSTM网络 Tensorflow 2.x实施的堆叠式双信号转换LSTM网络（DTLN）用于实时噪声抑制。 该存储库提供了用于在python中训练，推断和服务DTLN模型的代码。 它还提供了SavedModel，TF-lite和ONNX格式的预训练模型，可用作您自己的项目的基准。 该模型能够在RaspberryPi上运行实时音频。 如果您正在使用此仓库做一些有趣的事情，请告诉我。 我总是对您使用此代码或该模型所做的事情感到好奇。 DTLN模型已提交给深度噪声抑制挑战（ ），并在INTERSPEech 2020上发表。 这种方法在少于一百万个参数的堆叠网络方法中结合了短时傅立

瑞芯技术手册:Rockchip Audio 开发指南 V1.0-20160606 概述:本文档主要介绍 RK 平台 Audio 框架介绍以及配置。 读者对象 本文档（本指南）主要适用于以下工程师： 技术支持工程师 软件开发工程师

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音频信号的情感识别 这是使用OpenSmile，主成分分析和Scikit-learn库中的分类器从Surrey视听表达情感（SAVEE）数据库中的音频信号进行情感识别的一组灵感。 SAVEE数据库是由萨里大学（University of Surrey）的四名以英语为母语的男性说话者（分别为DC，JE，JK，KL），研究生和研究人员记录的，该数据库包括7种不同情绪的录音和480种英国英语发音。 OpenSmile用于从.wav文件中提取特征，它会生成1582个特征。 之后，我将PCA（主成分分析）用于减少三维。 最后，我使用了不同的算法进行分类。 不同的情感是： Anger Disgust Fear Happiness Sadness Surprise Neutral 结果 算法 模型表现 多层感知器分类器 0.8020833333333334 Logistic回归+ lbfgs解算器

＃ESP8266音频频谱显示 这是一个有趣的项目。 ESP8266模块连接到8x8 LED矩阵。 客户端程序（网页）接受一个音频文件，对其进行解码，并将音频频谱发送至ESP8266进行显示。 我要参加2015年9月的Seeed Studio食谱竞赛 固件基于 esphttpd由Sprite_tm 由morrissinger抢购 WS2812 / I2S，作者：Charles Lohr

Summernote-音频 插件通过 URL 或文件上传插入音频。 基于 Summernote 已经提供的 ImageDialog 和 VideoDialog。 安装 在包含 Summernote 之后包含插件脚本： <!-- include jquery, bootstrap, summernote here --> < link rel =" stylesheet " href =" summernote-audio.css " > < script type =" text/javascript " src =" summernote-audio.js " > </ script > 配置 将音频按钮添加到 Summernote 工具栏： $ ( '.summernote' ) . summernote ( { toolbar : [ [ 'inser

录音机 AudioRecorder 示例应用程序演示了如何在 Windows Phone 8 设备上录制和播放音频。 该应用程序涵盖了 XNA 框架音频 API 和 Windows 音频会话 API (WASAPI)。 此示例应用程序托管在 GitHub 中： : 开发与： 适用于 Windows Phone 2012 的 Microsoft Visual Studio Express。 兼容： 视窗电话 8 经测试可用于： 诺基亚 Lumia 920 诺基亚 Lumia 925 诺基亚 Lumia 1520 指示 确保您安装了以下内容： 视窗 8 Windows Phone SDK 8.0 要构建和运行示例： 打开.SLN文件文件 > 打开项目，选择文件 AudioRecorder.sln 选择目标，例如“Emulator WXGA”。 按 F5 构建项

从音频数据分类歌曲流派 项目描述 使用由两种音乐流派（嘻哈和摇滚）的歌曲组成的数据集，您将训练一个分类器以仅基于从Echonest（现在是Spotify的一部分）获得的曲目信息来区分这两种流派。 首先，您将使用Python中的熊猫和seaborn软件包对数据进行子集，汇总信息并创建图表，以便在进行数据学习时发现在进行机器学习时应注意的明显趋势或因素。 接下来，您将使用scikit-learn包来预测您是否可以根据诸如舞蹈性，能量，声学，节奏等特征正确地对歌曲的类型进行分类。您将介绍PCA，逻辑回归，决策树等等。 通过该项目，您可以将在scikit-learn的监督学习中获得的知识应用到scikit-learn包中，还可以进行数据预处理，降维和机器学习。