包含的功能有： 使用android中的AudioRecord类，获取原始PCM数据. 将PCM数据用speex编码. 将编码后的数据打包录制成flv文件. 使用android-rtmp-client库将编码，打包后的数据直接发布到流媒体服务器. 本地与服务器端录音同时进行.

音频教程 TorchAudio教程

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ac97和HD Audio规范，详细描述音频规范，经历ac97到hda的变化，提供下载

此存储库包含对 Matt Frear 提交的非常有用的 2003/2004 pa-wavplay File-Exchange 提交的更新（文件 ID：#4017）。 做了两个修改： 1. 增加了 WASAPI 音频功能。 2. 该软件现在适用于 32 位和 64 位安装的 Matlab。 该存储库包含四个 32 位和四个 64 位 MEX 文件，用于使用 ASIO、WASAPI、DirectX 和 Windows 音频播放音频。 文件 pa_wavplay.m、pa_wavrecord.m 和 pa_wavplayrecord.m 为这些 MEX 提供了 m 文件接口。 有关文档，请参阅“帮助”。 MEX 文件是使用存储库中提供的源 *.cpp 文件构建的。 它们依赖于开源 PortAudio API（未提供）。

python-pesq 适用于Python用户的PESQ（语音质量的感知评估）包装 这段代码是专门为numpy数组设计的。 要求 C compiler numpy cython 编译安装 $ git clone https://github.com/ludlows/python-pesq.git $ cd python-pesq $ pip install . # for python 2 $ pip3 install . # for python 3 $ cd .. $ rm -rf python-pesq # remove the code folder since it exists in the python package folder 用pip安装 # PyPi Repository $ pip install pesq # The Latest Version $ pi

含有数字语音处理的各种常见现象和应该注意的问题

Udo Zolzer Technical University of Hamburg-Harburg,Germany

卷积神经网络的开发，用于音乐音频文件的多标签自动标记 初步步骤 下载mp3文件，然后使用以下方法将其组合：cat mp3.zip。*> single_mp3.zip从以下子文件夹中提取文件：find。 -mindepth 2型f -print -exec mv {}。 ; 介绍 通常，音乐音频文件可以随附与其内容有关的元数据，例如自由文本描述或标签。 事实证明，标签更有用，因为它们可以提供对音频文件的更直接描述，并且可以用于与音乐相关的推荐系统中的任务，如按性别分类，艺术家，乐器等。 由于并非所有音频文件都带有标签，因此需要自动标记。 广泛使用的一种方法涉及使用无监督特征学习，例如K均值，稀疏编码和Boltzmann机器。 在这些情况下，主要关注的是捕获低水平音乐结构，这些结构可用作某些分类器的输入。 另一种方法涉及受监督的方法，例如各种体系结构类型（MLP，CNN，RNN）的深层神经

.NET中的音频指纹识别和识别 soundfingerprinting是一个C＃框架，专门为音频和数字信号处理，数据挖掘和音频识别领域的公司，发烧友，研究人员设计。 它实现了一种高效的算法，该算法可以快速插入和检索声学指纹，并且具有很高的精度和查全率。 文献资料 下面的代码片段显示了如何从音频文件中提取声学指纹，然后将它们用作识别未知音频查询的标识符。 这些子指纹（或指纹，两个术语可互换使用）将存储在可配置的数据存储区中。 private readonly IModelService modelService = new InMemoryModelService (); // store fingerprints in RAM private readonly IAudioService audioService = new SoundFingerprintingAudioService (); // default audio library public async Task StoreForLaterRetrieval ( string pathToAudioFile ) {