iOS的 Audio Queue Services 参考示例。
官方文档参考 https://developer.apple.com/library/mac/#documentation/MusicAudio/Conceptual/AudioQueueProgrammingGuide/AboutAudioQueues/AboutAudioQueues.html#//apple_ref/doc/uid/TP40005343-CH5-SW1
2021-10-25 12:17:33
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LEAF：可学习的音频前端
LEAF是诸如mel-filterbanks之类的音频功能的可学习替代品，可以将其初始化为mel-filterbanks的近似值，然后在使用少量参数的情况下针对手头的任务进行训练。
提供了该系统的完整说明。
依存关系
Python 3.8
内容
该库包含Tensorflow / Keras代码，用于：
LEAF前端以及mel- ， 和
适用于 ， 和
一个使用gin的示例训练循环，以在tensorflow数据集上训练具有各种前端和架构的模型。
安装
在仓库的根目录中，运行：
pip3 install -e .
创建一个叶子前端
我们提供可学习的固定前端作为Keras模型。 如本文所述，使用默认参数实例化Leaf将构建一个LEAF前端，其窗口大小为25ms，窗口步长为10ms，sPCEN作为压缩函数，并在mel-scale上初始化过滤器。 为了方便起见
2021-10-23 13:56:26
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nara_wpe
语音混响的加权预测误差
由外壳中的反射引起的背景噪声和信号混响是声信号处理和远场语音识别中的两个主要障碍。 这项工作解决了基于WPE的信号去混响技术，用于语音识别和其他远场应用。 WPE是一种令人信服的算法，它可以基于长期线性预测来盲目地消除声学信号。
主要算法基于以下论文：吉冈，拓，和中谷智宏。 “用于盲MIMO脉冲响应缩短的多通道线性预测方法的推广。” IEEE音频，语音和语言处理交易20.10（2012）：2707-2720。
内容
迭代脱机WPE /块在线WPE /递归帧在线WPE
所有的算法都在Numpy和TensorFlow中实现（适用于1.12.0版）。
经过Python 2.7、3.5和3.6的持续测试。
自动生成的文档：
模块化设计，方便进行更改以进行进一步的研究
安装
如果您只想使用它，请直接通过Pip安装它：
pip install na
2021-10-22 18:43:02
1.3MB
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该项目是ITU-R.BS.1387建议书的免费软件实现，该建议书描述了-音频质量的感知评估-（PEAQ）的算法。
2021-10-22 14:35:04
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Audio DDK User Guide.chmAudio DDK User Guide.chmAudio DDK User Guide.chm
2021-10-20 11:28:31
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DCASE 2019-任务5-城市声音标记
该存储库包含我用于的最终解决方案。 该模型在粗略和精细级别标签的预测中均排名第一。
再现结果
先决条件：
基于Linux的系统
Python> = 3.5
拥有至少8GB内存的NVidia GFX卡
CUDA> = 10.0
已安装virtualenv软件包
复制：
克隆此存储库。 要使用单个命令复制整个解决方案，请在存储库目录中时执行make run_all命令。 该命令按顺序执行以下步骤：
make env ：在当前目录中创建虚拟环境
make reqs ：安装python软件包
make pytorch ：安装PyTorch
make download ：从Zenodo下载Task 5的数据
make extract ：提取压缩文件
make parse ：解析注释
make logmel ：计算并保存所有文件的Log-Mel频
2021-10-19 16:06:31
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ios中audio不能直接通过audio.play()播放，需要用户在click事件或者touch事件中执行audio.play()才能播放。
ajax回调中audio.play()音乐不能正常播放。
用户点击按钮，等服务器返回数据后再播放相应的成功或失败的音乐，测试在ios中不能正常播放。猜测ios中的audio不能再ajax回调函数中play()
下面记录一下ios中ajax回调中播放音乐的问题解决过程
解决方案一 –降低音量
在用户点击时间后将audio的音量设置为0,等success后将音量设置为1; volume可以控制audio的音量大小，取值范围为 0~1
audio.v
2021-10-19 14:30:07
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freeDSP极光
一个基于ADAU1452的开源和开放式硬件板，带有8个模拟量I / O，S / P-DIF I / O，ADAT I / O，USB音频，WiFi，蓝牙。
它支持各种便捷的物理插件和多个软件插件，并由Web界面控制。
主要特点
Analog Devices ADAU1452，294.912 MHz，32位SigmaDSP
每个样本@ 48kHz fs的6144 SIMD指令
40kWords数据RAM
800ms数字音频延迟池@ 48kHz fs
8个立体声ASRC，具有139dB DNR
XMOS XE216-512-TQ128用于多通道双向音频流
ESP32用于WiFi或蓝牙控制
AKM AK4458 32位DAC
AKM AK5558 32位ADC
支持44.1kHz至192kHz之间的采样率
8个模拟平衡输入通道，+ 6dBu
8个模拟平衡输出通
2021-10-19 11:07:40
96.64MB
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