Публикации по теме 'audio'
Научимся использовать AssemblyAi LeMUR для простой транскрипции аудио и видео
Научимся использовать AssemblyAi LeMUR для простой транскрипции аудио и видео
Введение
Добро пожаловать на передовую транскрипцию аудио и видео. Если вы стремитесь расшифровать произнесенные слова в письменный формат или стремитесь к высококачественной транскрипции, которую можно анализировать, публиковать и сохранять, то LeMUR от AssemblyAi — это революционная технология, которую вы так долго ждали. Понимание тонкостей и лучших практик использования этого инструмента может..
Декодирование симфонии звука: обработка аудиосигнала для музыкальной инженерии
Полное руководство по извлечению аудиофункций во временной и частотной области с использованием Python
Содержание
Введение Извлечение характеристик во временной области 2.1 Основы обработки аудиосигнала: размер кадра и длина скачка 2.2 Функция 1: Огибающая амплитуды 2.3 Функция 2: Среднеквадратичная энергия 2.4 Функция 3: Крест-фактор 2,5 Функция 4: Скорость пересечения нуля Извлечение признаков в частотной области 3.1 Характеристика 5: Отношение энергии полосы 3.2..
Классификация аудио и регрессия с использованием Pytorch
Классификация аудио и регрессия с использованием Pytorch
В последнее время популярность глубокого обучения движется довольно быстро. Со всеми различными вещами, которые вы можете с ним делать, это неудивительно; изображения, табличные данные и всевозможные алгоритмы классификации и генерации мультимедиа получили небольшой импульс. Но одна из форм медиа, которая не пользуется большой любовью, — это аудио. Будучи большим поклонником музыки, это немного облом.
Недавно, ища ресурсы..
ML: работа с аудиоданными
Фон
В машинном обучении инженерам приходится иметь дело с различными данными, начиная от числовых, категориальных, изображений, видео, речи и т. д. В этой статье основное внимание будет уделено аудиоданным, используемым в таких действиях, как распознавание речи, преобразование речи в текст, преобразование текста в - речь, звуковая классификация и т. д. Действия, связанные с этими данными, включают, но не ограничиваются:
захват аудио сохранение захваченного аудио воспроизведение..
100 дней кода машинного обучения — День 052
Итоги дня 051
День 051, мы рассмотрели работу со временем; как работает динамическое искажение времени. Мы узнали, что динамическая деформация времени была разработана специально для вычисления расстояния между двумя последовательностями данных. Как мы уже видели, каждая точка данных может состоять из нескольких функций. Возможно, значения X и Y от мыши, или значения высоты тона, поворота и рыскания от Wiimote, или даже MFCC от аудио.
Сегодня мы продолжим с того места, на котором..
Как преобразовать аудиофайл в видео в NodeJS
Сила FFmpeg с NodeJS
Преобразование аудиофайлов в видеофайлы — это повседневный вариант использования в нынешнюю эпоху производства контента.
Хотя есть много способов сделать это с помощью некоторых пользовательских веб-сайтов, мы, программисты, не идем по этому легкому и простому пути, верно?
Сегодня я покажу вам, как преобразовать аудиофайл в видеофайл в NodeJS.
Что мы будем использовать?
Мы воспользуемся мощью FFmpeg . В своей документации они идентифицируют себя как:..
Запись звука в приложениях H2O Wave
Обработка звука сегодня довольно распространена в пространстве машинного обучения, в основном для моделей преобразования речи в текст или классификации жанров. Было бы неплохо иметь возможность быстро написать PoC в Интернете, демонстрирующий возможности ваших моделей? Ни слова больше, H2O Wave вступает в игру!
В этом сообщении в блоге показано, как получить доступ к микрофону пользователя, записать звук и загрузить его на сервер Wave для дальнейшей обработки. Он был протестирован..
