Tritan DSP - TXP16E Programming Guide V1.2 中文版

视听视频字幕 这是我通过使用pytorch框架使用MSR-VTT数据集为视频字幕构建的项目，该框架涉及视觉和音频信息。 视频的视觉内容被预处理成固定数量的帧，馈入经过预训练的深度CNN（例如，ResNet 152）以提取特征，并馈入LSTM编码器。 对于音频内容，它们被预处理为MFCC，并馈入另一个LSTM编码器。 然后，将两个LSTM编码器的输出和隐藏状态通过平均池化（或多级注意，以及子总和单元 ）进行组合，然后进一步馈入LSTM解码器以生成字幕。 整个项目的基本结构是从导入的。 要运行该项目，您需要以下依赖项： Python3 运行模型的步骤 第一步是预处理视频和字幕 $ python preprocess.py --video_dir path/to/the/training/video/directory --output_dir path/to/the/features/

Artstudio Pro 是支持macOS和iOS的最强大的绘图和照片编辑应用程序。充分利用最新技术Metal、iCloud Drive，并针对64位多核处理器进行了优化，以实现最流畅的工作流。

开源软件 jack audio 1.9.11版本。

JACK，即 Jack Audio Connection Kit，提供低延迟、高效率的进程间音频连接，以及音频设备共享，适用于专业音频应用。 这个网站已经死了。 请使用 http://jackaudio.org/ INSTEAD

ISO_IEC_11172-3 MPEG AUDIO 文档，标准官方文档，影印版本；下载解压即可

自己移植到ARM-linux下，测试可用，包括源码，makefile文件，编译出的so文件libwebrtc_audio.so，移植后的头文件webrtc_api.h，测试用例WebRtcAudioTest.c（包括AGC，AEC，NS的使用方法）及编译出的可执行文件webrtc_aec，还有一些测试所用的音频资源文件 如果系统或者cpu不一样，需要修改makefile

Virtual Audio Cable是一种音频驱动程序,使您可以从一个应用程序传输音频串流到另一个.它创建一个双音频输入/输出设备.任何应用程序可以将音频输出到音频设备,当然其他应用程序可以收到输入音频。 官方试用版在使用一段时间会出现一个女声读‘trial’的声音。网上存在的很多破解版软件实际上仍然没有破解。博主偶然看到网上有个一Virtual Audio Cable4.10破解版。实测可用。 但在使用期间，时常会出现音频变慢的情况。慢到可以清晰听出每一个采样点的声音。 现给出解决方案。 参数设置：sample rate(采样率)=192000，Total buffer(全部缓存)=8000 Bits per sample(位深度)=32， Channel config=7.1 home theat,Priority (属性)=Realtime

【】 | 【】如果本文档图片没有显示，请手动切换到Gitee镜像库阅读文档。 :open_book:Recorder用于html5录音 ，支持大部分已实现getUserMedia的移动端、PC端浏览器；主要包括：Chrome、Firefox、Safari、IOS 14.3+、Android WebView、腾讯Android X5内核(QQ、微信)；不支持：UC系内核（典型的支付宝），大部分国产手机厂商自研套壳娱乐浏览器，低版本IOS(11.0-14.2)上除Safari外的其他任何形式的浏览器（含PWA、WebClip、任何App内网页）。 Recorder H5 ： [ ] [ ] [ ] 工具集 ： [ ] [ ] [ ] [ ] RecordApp[即将废弃] ： [ ] [ ] [ ] [ ] 录音默认输出mp3格式，另外可选wav格式；有限支持ogg(beta)、webm(b

不受约束的视频中的视听事件本地化（出现在ECCV 2018中） AVE数据集和功能 可以从下载AVE数据集。 和（7.7GB）也已发布。 在运行代码之前，请先将AVE数据集的视频放入/ data / AVE文件夹，将功能放入/ data文件夹。 用于生成音频和视频功能的脚本： ://drive.google.com/file/d/1TJL3cIpZsPHGVAdMgyr43u_vlsxcghKY/view?usp=sharing（可以随意修改并使用它来处理音频和视频数据）。 要求 Python-3.6，Pytorch-0.3.0，Keras，ffmpeg。 可视化注意力图 运行：pythontention_visualization.py生成音频引导的视觉注意图。 有监督的视听事件本地化 测试： 本文中的A + V-att模型：python supervised_main.py -