sndfilter 声音滤波器的算法，例如混响，动态范围压缩，低通，高通，陷波等。 在声音过滤器上找到无数的数学方程式很容易，但是要找到简单的源代码则有点困难。 这个库是我尝试为编程社区整理和介绍数学运算量很大的过滤器算法的尝试。 请注意，与快速代码相比，我更喜欢简单代码。 希望它使它更易于理解。 （麻省理工学院执照） 制作说明 ./build脚本是一个简单的bash脚本，可使用clang编译源文件。 ，这很简单。 只需运行./build ，可执行文件应该是./tgt/sndfilter 。 筛选器 （算法） （截止，共鸣） （截止，共鸣） （频率，Q） （频率，Q） （频率，Q，增益） （频率，Q） （频率，Q，增益） （频率，Q，增益） 执行 ， compressor.c和biquad.c是核心算法。 我不了解双二阶数学，所以请不要问我任何问题:-)。 核心

描述请参见博客：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/122748710

Qt6 QML Book/多媒体/声音效果 示例源码 CSDN审核可能较慢，如无法下载，可以过段时间再回来看下 仅供相关爱好者交流使用，请于下载24小时内删除

苏教版科学《声音的传播》.doc

matlab声音信号相位代码一种识别火焰模型的多保真高斯过程方法 1. 亮点 提出了一种新的基于机器学习的策略，以有效降低火焰模型识别中的不确定性，从而确保可靠的燃烧器设计和分析。 该策略依赖于多保真高斯过程模型，该模型有效地聚合了低/高保真识别结果并平衡了计算工作量和准确性之间的权衡。 我们在从测试台获取的数据上成功测试了多保真策略。 我们的结果表明，给定相同的计算预算，所提出的策略在全局范围内产生更准确、更稳健的火焰模型识别。 这项工作最初在会议上发表，后来被期刊接受： Guo S.、Silva CF、Polifke W.，通过多保真高斯过程方法对火焰频率响应进行鲁棒识别。 声音与振动杂志，2021 年。 2. 动机 火焰模型构成了燃烧不稳定预测中不确定性的主要来源。 这种不确定性通常源于噪声时间序列数据的模型识别不完善。 最先进的识别方法要么准确但速度非常慢，要么速度快但包含很大的不确定性。 3. 方法论 我们旨在通过提出一种多保真机器学习方法来识别火焰模型，从而充分利用各自的优势，同时避免最先进方法的弱点。 这种方法吸收了低保真结果提供的全局趋势和高保真结果提供的局部估计，从而

github下载较慢，可以从这下。详细使用请看我写的另一篇《spleeter音乐人声分离环境搭建和运行windows+ubuntu18.04》

基于LabVIEW的声音信号采集控制像素鸟的飞行从而来进行游戏，并添加了登陆界面（配有BGM）。

C#音乐播放器是一个简洁的音乐播放软件，主要功能有： 1.本音乐播放器是一种用于播放各种音乐文件的多媒体播放软件。 2.它实现播放各种音乐格式的播放，比如：MP3，WMA，我、WAV等。 3.它不仅界面美观，而且操作简单，带你进入一个完美的音乐空间。 4.实现播放、暂停、停止、上一曲、下一曲功能。实现添加多个文件、遍历文件夹的方式添加曲目。实现删除选中歌曲、删除重复歌曲、清除歌曲列表等功能。

ThinkPad 外放驱动，Win10 安装后，外放一直没声音，静音灯常亮，耳机有声音，就安装下这个文件 或者，也可以打联想客服电话，不啦不啦描述半天，报序列号等等，，，，最后，他们会给你的邮箱发一个邮件，就是这个文件

通过QT进程来启动ffmpeg程序，并且能设置自己想要的格式，大小，保存路径等。