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。

音频过滤器用于实时音频处理的过滤器集合功能进展#![no_std] （通过libm ）支持 f32 和 f64（通过num-traits ）SIMD文档测试过滤器类型钟低通高通低架子高架缺口带通全部通过高阶钟高阶带通不对称倾斜平倾斜过滤功能波特图（相位和幅度）一阶和二阶滤波器原语通过级联的高阶一阶和二阶 IIR 的虚拟模拟 (VA) 状态变量滤波器 (SVF)。Linkwitz-Riley 滤波器椭圆过滤器相位对齐分频器在奈奎斯特附近解压最小相位 IIR 模式线性相位模式let sample_rate=48000.0 ;let f0=1000.0 ;let gain=6.0 ;let bandwidth=1.0 ;let slope=4.0 ;letmut filter_left= FilterBand::new (sample_rate);letmut filter_right= FilterBand::new (sample_rate); filter_left.highshelf (f0, gain, bandwidth, slope, sample_rate); filter_

AES67流监控器 跨平台AES67监控应用程序。 该应用程序主要在Dante / AES67混合环境中进行了测试。 功能包括： 通过会话公告协议自动发现流，并通过粘贴SDP数据手动添加流 过滤和排序流 通过选择要收听的频道来收听流（支持立体声和单声道） 宽格式支持：如果声卡支持，则支持44100Hz，48000Hz和96000Hz（及更多），具有多达8个通道的L16和L24 PCM，并支持所有根据AES67规范的数据包时间 网络接口，音频设备，RTP缓冲等的设置 以下是该应用外观的一些屏幕截图： 安装 git clone https://github.com/philhartung/aes67-monitor.git cd aes67-monitor npm install 然后应安装该应用程序。 Audify（使用音频后端）预构建可用于大多数主要平台和Node版本。 如果您需要从源

录音机音频工作集 该模块为 RecorderAudioWorkletProcessor 和相应的 RecorderAudioWorkletNode 提供了一个加载器。

USB官方声卡1.0协议文档（USB Audio Class v1.0）,其中包括 USB audio 1.0标准，USB audio frmts 1.0文档，USB audio termt 1.0文档。该文档是硬件工程师和驱动工程师及USB声卡开发学习的必备文档。

stm32h743阿波罗移植rtthread的SD卡挂载，wm8978音频播放

r8brain-free-src：高质量的专业音频采样率转换器重采样器C ++库