audio-analysis

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我需要對聲音進行分析以檢查它是否受到阻礙或刪除。 import java.net.URL; import javax.swing.*; import javax.sound.sampled.*; public class LoopSounds { public static void main(String[] args) throws Exception { UR

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適用於初學者的iOS音頻分析

我想開始開發一些涉及音頻分析的iOS應用程序。我一直在閱讀一些蘋果的文檔，如Audio Session Programming Guide，但我仍然需要從音頻分析開始。我想知道我應該怎麼做，比如在Shazam應用中：你怎麼能比較兩個音頻文件/流？或者像其他幾個應用一樣：您如何檢測音頻文件或流的節奏，讓我們假設一個動畫以相同的節奏移動？我需要一些指導，我知道我錯過了一些音頻分析基礎知識，我會很感激

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對音頻的識別

我正在製作一個應記錄可識別音頻的程序，以便稍後可以輕鬆地將其與其他音頻文件進行比較。音頻文件將包含類似的講話，所以我想知道什麼是更容易做到：實現語音識別算法和保存/比較輸出，或執行/創造了一種算法，創建類似於例如音頻指紋的東西快速傅里葉變換並比較這些？有沒有人在這方面的一些經驗？我想知道第二種解決方案是否能在相對較短的時間內實現。也許有一種解決方案不太難編碼，我只是沒有找到它？

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Marf Audio Analysis：我可以在哪裏找到SpeakerIdent應用程序的數據？

我正在使用marf的SpeakerIdentApp進行音頻分析。我想用speakerIdentApp提供的其他數據探索它。我嘗試了一些波形文件：http://www.wavsource.com/，但這些文件不被marf支持。 nullwave is not 16 bit file 然後，試圖SOX的文件隱蔽到16位。但這些文件是MP3編碼，它不支持MP3編碼的wav文件。所以我的問題是要

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應答機檢測（AMD）與Twilio ..但事後

問題想要檢測一個人或機器的來電是否應答。詳情上午在使用Twilio。而Twilio確實有這個功能。然而，它在系統中實現的方式似乎不適合我的用例。 Twilio使用應答機檢測來控制呼叫流程。因此，Twilio在呼叫連接後等待幾秒鐘，以便分析來自呼叫的音頻以查看它是否是應答機。它不會繼續將呼叫連接到延遲呼叫並執行此分析之後。對於我的用例。天氣通話由一個人或機器應答不會影響通話流程...所以延遲

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Web Audio API的Node.js分析器節點替代方案

網絡瀏覽器中的音頻分析可以通過AnalyserNode of Web Audio API輕鬆執行。 Node.js有類似的東西嗎？

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在文件描述符上連續運行子假名

我想用aubiopitch連續輸出來自輸入源的信號的頻率。由於aubiopitch喜歡有它的輸入是一個文件，不是甲流，我嘗試使用process substitution： $ aubiopitch -i <(sox -q -d -t wav -) 我預計這將輸出信號的頻率被讀出我的默認的音頻輸入設備。相反，我得到這個： ./sox WARN wav: Length in output .wav

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PYTHON中的音頻分析

我正在使用一個外部聲卡設備，它有4個麥克風輸入，它通過USB連接到我的筆記本電腦。因此，我需要從麥克風中採集音頻樣本，並製作條形圖或任何圖形，以顯示哪個麥克風捕捉了第一聲，第二聲，第三聲和第四聲！我曾想過在csv文件中捕獲這些信息，然後做圖表？請幫忙嗎？謝謝！

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如何使音頻分析中的傅里葉變換結果更有意義

我正在Python中進行音頻分析。我的最終目標是獲取頻率及其各自的音量列表，如{ frequency : volume (0.0 - 1.0) }。我的音頻數據爲-1.0和+1.0之間的值列表。我在此列表上使用了numpy的fourier轉換 - numpy.fftpack.fft()。但結果數據對我來說毫無意義。我明白，傅里葉變換從時間變換到頻域，但不完全如何數學運作。這就是爲什麼我不太瞭解

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當使用createMediaElementSource時，Web音頻分析器返回零

我想分析一個來自url的實時音頻流。我已經測試我的代碼以麥克風輸入和它運作良好，但是當我改變 createMediaStreamSource(micStream) 要 var streamURL = new Audio(['http://urlOnRemoteServer']) createMediaStreamSource(streamURL) 然後getByteFrequencyD