vue-audio-recorder Vue.js的音频记录器。 它允许在服务器上创建，播放，下载和存储记录。 实时演示功能漂亮的UI干净的Vue-audio-recorder Vue.js的音频记录器。 它允许在服务器上创建，播放，下载和存储记录。 实时演示功能精美干净的UI下载/上传/播放记录时间限制记录限制大量回调个人音频播放器MP3 / WAV支持在（台式机）Chrome OS Firefox中测试在Safari浏览器中的安装vue-audio-recorder-保存AudioRecorder道具Prop类型描述尝试次数记录尝试次数的头标对象HTTP标头

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 ) {

介绍 该数据集包含来自10个类别的城市声音的8732个标记的声音摘录（<= 4s）：空调，汽车喇叭，儿童玩耍，狗吠，钻探，enginge_idling，gun_shot，手提钻，警笛和street_music。 这些类别是根据城市声音分类法得出的。 有关数据集及其编译方式的详细说明，请参阅我们的论文。 所有摘录均取自上传到现场录音。 这些文件已预先排序为十折（名为fold1-fold10的文件夹），以帮助复制和比较上面文章中报告的自动分类结果。 除声音摘录外，还提供了一个CSV文件，其中包含有关每个摘录的元数据。 数据集链接-https: 方法 1.有3种基本方法可以从音频文件中提取特征：a）使用音频文件的mffcs数据b）使用音频的频谱图图像，然后将其转换为数据点（就像对图像所做的那样）。 使用Librosa的mel_spectogram函数可以轻松完成此操作。c）结合两个功能以构建

在传统的AC97音频芯片市场，Realtek瑞昱的产品就以其较为出色的性价比赢得了大部分市场份额，而在英特尔正式推出"高清晰度(High Definition Audio)"音频系统后，瑞昱也快速跟进，先后发布了ALC880, ALC882, ALC883, ALC885, ALC888, ALC861, ALC861VD, ALC660, ALC260, ALC262, ALC268等数款HD Audio音频芯片，继续保持着在板载声卡领域中的领先地位。