3
A
回答
8
你會想要做的就是把你的音頻樣本,將它們轉換成頻域中的快速傅立葉變換(FFT),找到最有力的頻率在示例中,並將該頻率轉換爲筆記。
請參閱FFT for Spectrograms in Python指向圖書館以幫助前兩項。有關示例代碼,請參閱http://80.68.92.234/sigproc.html以幫助您入門。
相關問題
- 1. 在錄製的聲音中識別音符 - 第2部分 - Python
- 2. 錄製聲音識別android
- 3. 帶有錄製聲音剪輯的android上的語音識別?
- 4. Android中的聲音識別
- 5. 在ipython筆記本中播放聲音
- 6. 語音識別(或聲音)
- 7. 在python中錄製輸出聲音
- 8. 在Python 3.2中錄製聲音?
- 9. 在網絡中的聲音識別
- 10. 聲音識別或匹配
- 11. Python中的語音識別
- 12. iOS 7的聲音識別?
- 13. 語音識別和錄音
- 14. 用matlab識別聲音的音高
- 15. 在FMS中錄製聲音
- 16. 在Android中錄製聲音
- 17. 識別個人聲音
- 18. 聲音識別API,SDK(Android)
- 19. 單聲道語音識別
- 20. 識別「叮咚」聲音
- 21. 在Python 3.x中的語音識別
- 22. 在Python中使用機器學習識別聲音(一個詞)
- 23. 在使用語音識別時記錄音頻數據?
- 24. Swift - 語音識別 - 停止錄製
- 25. Jupyter筆記本不識別Eyed3
- 26. 在Android中錄製聲音並播放調製聲音?
- 27. 在Android上識別非單詞聲音
- 28. 是聲音識別在Visual Basic
- 29. 檢測到的聲音上的Python記錄音頻
- 30. 在Jupyter筆記本中未識別Gensim Library