使用LSTM进行音频分类 使用基于LSTM的模型对城市声音音频数据集进行分类。 要求 pytorch == 1.0.1 scipy == 1.2.0 火炬视觉== 0.2.1 熊猫== 0.24.1 numpy == 1.14.3 torchaudio == 0.2 librosa == 0.6.3 pydub = = 0.23.1 按照测试数据进行测试的步骤 在当前目录中创建一个名为data / test的文件夹，其中将包含所有要测试的“ .wav”文件。 从此下载“ bestModel.pt”，并将其放置在当前目录中。 运行以下命令： python preprocess.py python eval.py 将会在当前目录中生成一个名为“ test_predictions.csv”的csv文件，其中包含所有测试文件及其相应的预测标签。 团队 阿尼什·马丹（Anish

维纳滤波matlab代码语音信号“实时声音平台” 您可以在这个平台上做的事情：•看声音•听声音•测量声音•修改声音 该平台是可以以任何明智的方式连接的模块的集合。 例如：录制声音，对其进行操作，对其进行可视化，然后对其进行播放。 您可以通过两种方式执行此操作： 具有完善的GUI，可让您以视觉和听觉方式探索所有模块 使用非常简单的脚本（创建模块，添加到模型，运行）。 该存储库由大约40个（且还在不断增加）模块组成，所有模块均具有实时声音。 最近我研究了许多模块，其中一些正在使用开源第三方软件。 有些只是用于出色的Matlab系统声音对象的包装。 以下是一些您可以执行的操作示例： •使用计算机上的任何输入或输出设备：全部被自动识别 •取决于采样率和帧率，极低的延迟低至<20 ms •动态更改采样率，帧长和所有其他参数 •完善的GUI使您可以在视觉和听觉上浏览所有模块 •查看语音的实时波形/频谱图/耳蜗图 •实时观看听觉图像模型 •聆听完全校准的录音（内部所有单位均为帕斯卡单位，每个信号均使用⅓倍频程滤波器自动校准） •创建并使用代码存储库进行科学的听觉研究-可以引用本来没有文献记载但经常使

sound.jar是java处理音频的重要jar包之一，会使声音的处理更加方便，高效。

unity

里面有非常详细的声音传感器的资料，包括原理图和封装库等，有需要的朋友可以下载哟。

jMiddy javax.sound.midi 的包装器，可以更好地

Sound-Similar (免费版)是一个轻巧的工具软件，可用于测量两个具有线性PCM格式的WAV声音文件在听觉上的相似度。这种格式是WAV文件中最常见的。相似度以百分比0%~100%来表示。它不是通过对两个数字文件进行一个字节一个字节的对比而得，也不是通过对时域波形的形状进行对比而得，而是基于人的听觉感受，通过一系列的时域、频域和时频域分析得到的。测得的相似度可用于声音的归类以及基于听感的声音质量检测。 两个WAV文件可以具有不同的采样频率、不同的采样位数以及一个或两个通道的数据。如果是双声道信号，则对比中采用的是两个通道的平均值。声音的音量差别不会影响相似度的测量，除非音量小到足以影响所能感知到的声音品质。 不同类别的声音，例如语音、音乐、和环境声音，可能具有不同的频率范围。 Sound-Similar允许用户指定用于对比的频率范围以提高相似度测量的准确度。频率范围可以延伸到次声波或超声波范围。 有两种对比模式：(1)全长vs全长(Full Length vs Full Length) (2) 短文件的全长vs长文件的部分长度(Full Length of the Shorter vs Partial Length of the Longer)。这两种模式都允许两个文件有不同的时间长度。模式2可用于判断短文件是否是长文件中的一部分。如果是的话，给出其在长文件中的具体位置。声音长度应大于50毫秒，且应大于所设置的频率低限的倒数。声音长度的高限则只受制于电脑的内存大小。 本软件中的相似度评分算法是按常规用途来优化的。低于几个百分点的相似度通常表示两个声音完全不同，而从几个百分点到100%表示两个声音是相似的，只是相似程度不同。也就是说，Sound-Similar不仅可以用来进行声音归类，而且也可以用来检测声音跟标准样本对比后的质量差别。

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