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音频资源包含17种类型,音乐格式也涵盖17种类型。

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简介:
包含多种音频格式的素材,包括aac、ac3、aiff、amr、au、m4a、mka、mp2、ogg、ra、wav和wma,以及mp3、flac等常见的音频文件类型。此外,还提供了23种视频素材和17种图片素材。

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  • 17素材及17
    优质
    本资源包包含丰富多样的音频素材与音乐文件,涵盖17种不同类型的音频资料和音乐格式,为创作者提供无限可能。 音频素材包括 aac, ac3, aiff, amr, au, m4a, mka, mp2, ogg, ra, wav, wma, flac。此外还有视频素材23种和图片素材17种。
  • 的测试-24
    优质
    本资源包包含了24种不同格式的音视频文件,旨在为开发者和音频视频爱好者提供全面的测试素材,适用于格式转换、播放器兼容性验证等场景。 包含12种格式的测试音频和12种格式的测试视频,可以用来检测Web上传的转码功能以及播放器支持的文件格式。
  • 的测试-25.zip
    优质
    本资源包包含了25种不同格式的音视频文件,旨在帮助用户测试和了解各种常见的音频及视频编码标准。适合开发者、媒体爱好者和技术人员使用,便于进行兼容性与播放性能的检测。 各位测试的同仁可以下载各类格式的音视频软件进行练习,这些软件包含了已知的大部分文件格式,欢迎大家使用。
  • 与视测试合集(12及12).rar
    优质
    本资源包包含各种常见的音频和视频格式样本,具体包括12种音频和12种视频文件,适合进行兼容性和播放质量测试。 音频格式包括:aac、amr、ape、flac、m4r、mmf、mp2、mp3、ogg、wav、wma、wv。 视频格式包括:3gp、avi、flv、gif、mkv、mov、mp4、mpg、rmvb、swf、vob、wmv。
  • 成都市各17)POI数据
    优质
    本数据集包含成都市内包括商业中心、学校医院等在内的十七类地理兴趣点信息,全面覆盖城市主要生活服务设施。 成都的所有种类POI(兴趣点)有17类:美食包括中餐厅、外国餐厅、小吃快餐店、蛋糕甜品店、咖啡厅、茶座和酒吧;酒店涵盖星级宾馆、快捷酒店以及公寓式酒店;购物场所如购物中心,百货商场,超市,便利店等多样选择。此外还有家居建材市场,家电数码产品销售点及各类商铺集市。 生活服务方面包括通讯营业厅、邮局、物流公司、售票处等多种类型的服务机构,并且提供洗衣店、图文快印店和照相馆这些便利设施;丽人项目则涉及美容美发等个人护理领域。旅游景点类别丰富,从公园到动物园再到博物馆,应有尽有。 休闲娱乐方面包括电影院、KTV及剧院等各种场所供市民享受文化生活;运动健身类目下涵盖体育场馆与极限运动场地以及各类健身房设施。教育培训范围广泛,涵盖了从小学到大学的各级教育机构,并且还有成人教育和特殊教育学校等选项。 文化传媒领域则包含了新闻出版单位到艺术团体等一系列的文化传播实体;医疗方面综合医院、专科医院及诊所药店等多种医疗服务场所遍布城市各个角落。汽车服务包括销售维修美容以及配件租赁等多个环节,交通设施从飞机场火车站地铁站到长途车站公交线路港口停车场加油加气站等一应俱全。 金融领域有银行ATM信用社和投资理财机构;房地产则涵盖了写字楼住宅区宿舍等多种类型物业资源;公司企业类别丰富多样。政府机构包括中央地方各级单位以及各类公检法涉外福利教育部门,出入口类目下高速公路机场车站门停车场等均设有明确指引。 自然地物如岛屿山峰水系等地标性景观也属于POI范畴之内。
  • LyricTools:多歌词互转,qrc、krc、trc及网易云
    优质
    LyricTools是一款多功能歌词转换工具,支持QRC、KRC、TRC以及网易云音乐等多种格式之间的相互转换,方便用户管理和使用各类歌词文件。 支持qrc、krc、trc、网易云音乐的歌词相互转换,并可输出为krc、qrc、trc、网易云音乐、srt、smi、lrc、ksc、ssa及foobar2000插件eslyric格式。
  • 基于Yolov5的水果和成熟度检测(18
    优质
    本研究利用改进的YOLOv5模型,实现对包含18种不同类型的水果进行精确识别及成熟度评估,以图像处理技术助力农业智能化管理。 yolov5水果种类及成熟度检测,使用pyqt进行目标检测开发,涉及深度学习技术。提供基于yolov5、yolov7的目标检测服务。编程语言为python,在pycharm或anaconda环境中运行。
  • QSS样表模板,17表。
    优质
    本QSS样式表模板集包含了17种不同的Qt样式表设计,旨在帮助开发者快速自定义应用程序界面风格。 QSS样式表模板包含了17种不同的样式。
  • AVA.JSON测试标签数据80
    优质
    AVA.JSON是一款全面的测试工具,其标签数据涵盖了广泛的80种不同类型,为开发者提供了详尽且精准的数据支持和测试环境。 AVA数据集的json标签文件ava.json包含80种测试标签数据。google研究的AVA人类行为数据集的标签文件与此相关。
  • 基于MATLAB的:利用MFCC与K近邻算法将划分为四
    优质
    本研究采用MATLAB平台,通过计算音频文件的梅尔频率倒谱系数(MFCC),结合K近邻算法实现音乐类型的自动分类,最终将音乐准确地归类为四大类别。 音乐分类的Matlab工具使用了MFCC(梅尔频率倒谱系数)和K最近邻居算法将音乐分为四种类型。输入为带有.mp3或.wav扩展名的音频文件。 问题陈述:通过运用监督学习的概念,我们将音频信号归类到不同的预定义流派中。 背景技术:尽管音乐令人愉悦,但互联网上提供的大量内容使得对音乐进行分类变得必要。由于其形式多样,也被称为流派。虽然涵盖了广泛的类别,但是某些特征是所有人共有的,并且与节奏、艺术家和乐谱等无关。因此,基于特征提取的技术可以将使用的音乐缩减为一组数据点。 ## 数据集:在我们之前的摘要中提到的三个不同的数据集中,考虑到大小及音频文件类型等因素后,我们选择了GTZAN流派集合作为训练数据集。使用现有数据集是因为它具有标准化的特点。鉴于问题性质,创建自己的数据集是一项艰巨的任务。