声音信号无处不在，同时也包含着大量的信息。在日常的生产生活中，我们分析声音信号，便可以简化过程，得到我们想要的结果。随着 DSP芯片的性价比不断攀升，使 DSP得以从军用领域拓展到民用领域，由于 TI公司 DSP5000系列强大的音频压缩能力，语音应用得到了较大的发展。因此，基于 DSP的声音采集系统的设计与开发具有重要的现实意义。

录屏软件

声音社交专题报告-中信证券

在树莓派上用Tensorflow进行声音分类 建立项目 该项目是使用Python 2.7开发和测试的。 在PC / Workstation和Raspberry Pi上安装以下Python库： Tensorflow, Scikit-learn, Librosa 仅在您的Raspberry上安装以下库： Sounddevice 下载UrbanSound8K数据集 训练模型 设置在代码中下载数据集的正确路径。 在要保存训练后的模型的位置设置正确的路径。 在您的PC /工作站上运行“ trainModel.py”。 运行模型 在Raspberry Pi上导出经过训练的模型（“ model

连续敲击键盘的音效，纯净，常用

2分不算多吧 超好听的系统声音哦 **************************************************************** *解压后将文件夹里的MACsound.inf右键点安装就可以了。* **************************************************************** 注意上边安装步骤。

基于matlab的声音信号分析与处理，无gui界面，可以打开本地声音文件并进行时域频域信号显示及加噪滤波后图像的显示

基于MSP430F169单片机研究设计了一个对声音信号进行识别、运算处理及坐标显示的声音定位系统。声源模块利用RC桥式正弦波振荡电路产生稳定的正弦波，通过OPA2227放大以及单片机控制三极管的通断，使纸盆喇叭产生音频信号，由LM358两级运算放大器以及LM567锁相环解码器构成的音频接收和声音处理电路对声音信号进行滤波放大并将模拟信号转换为频率稳定的数字信号。

注意：pip目前不支持安装3.7版本的pyaudio，故在python3.7平台上直接用pip安装pyaudio会出错，需要先下载3.7的安装包再在本地安装 这里是下载后经测试可用的 PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd64.whl 下载后执行 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python37_64\Scripts>pip install PyAudio-0.2.11-cp37-cp37m-win_amd6 可安装成功

城市声音分类 日期 机器学习和AI ID技术营地的最终项目。 高层概述 有8732个.wav文件，其中包含10种不同的城市声音，例如狗叫声，汽车喇叭声，枪声等。数据集分为10折（文件夹），以使训练和测试变得更加容易。 我使用1-9倍训练模型，然后使用10折测试模型。 自定义CNN用于对声音进行分类。 CNN中使用的声音功能包括： MFCC：使用准对数间隔频率标度的梅尔频率倒谱系数，与人类听觉系统处理声音的方式更相似。 质谱图：计算梅尔级功率谱图。 基于人耳。 chroma-stft：从波形或功率谱图中计算色谱图。 使用音高。 chroma_cq：恒定Q色谱图。 使用音高。 chroma_cens：色度能量标准化CENS。 使用音高。 科技栈 的Python 3 凯拉斯 大熊猫 天秤座 结果 测试精度：70％ 验证准确性：90％ 反射 从以上结果可以看出，该模型显然是过拟合的