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干声抽取器

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简介：
干声抽取器是一款专业的音频处理工具，能够从混音中分离出人声或乐器独奏声音轨，广泛应用于音乐制作、录音和视频配乐等领域。 日本产的一款小软件已经汉化完成，可以用来直接提取歌曲中的人声。

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  • 干声抽取器
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    干声抽取器是一款专业的音频处理工具，能够从混音中分离出人声或乐器独奏声音轨，广泛应用于音乐制作、录音和视频配乐等领域。 日本产的一款小软件已经汉化完成，可以用来直接提取歌曲中的人声。
     
  • 人声抽取工具
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    人声抽取工具是一款专业的音频处理软件，能够高效地从音乐或视频文件中分离出人声部分，适用于音乐制作、音频编辑等多种场景。 要提取音乐中的人声，请确保伴奏和音乐文件都是wav格式，并且采样率为44100赫兹。
     
  • 2%抽取率的CIC抽取滤波器
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    这款CIC抽取滤波器具有卓越的信号处理能力，其独特的2%抽取率设计有效减少了数据量，提高了后续DSP的运算效率，广泛应用于通信和雷达系统。 原始采样频率为44.1kHz，采样点数为10240点，并得出CIC抽取滤波器的抽取仿真结果示意图。文件名为：cicdecimation.m。
     
  • smartnoise_rectangle.rar_卷积噪声_噪声卷积_噪声调频干扰_干扰信号_干扰噪声
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    本资源包包含用于模拟和分析卷积噪声、噪声卷积及噪声调频干扰的相关代码与数据，适用于研究通信系统中的干扰信号与噪声问题。 在MATLAB中仿真灵巧噪声干扰，其形式为线性调频信号与矩形脉冲串的卷积。
     
  • 维吾尔语文本词干抽取方法探讨
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    本文探讨了针对维吾尔语的文本处理技术，重点分析并提出了一种有效的词干抽取方法，以提高维吾尔语文本信息处理的质量和效率。 维吾尔语词干提取方法的研究
     
  • 人声提取器2.0与人声提取器3.0
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    人声提取器2.0与人声提取器3.0是一款先进的音频处理软件，能够高效地从音乐中分离出人声部分。最新版本3.0在前一版基础上进一步优化了算法，提升了声音清晰度和分离效果，适用于多种音频文件格式，是专业音乐制作人和爱好者的必备工具。 这款软件仅支持WAV格式文件的转换需求通常是从MP3转为WAV。因此推荐使用“格式工厂”这一便捷的格式转换工具。 提取出来的干音（即人声）可以用于多种用途，如动画、广播剧等场景中，只要音频质量足够高的话。歌声提取器或称人声提取器只需提供伴奏和原歌曲文件即可进行无损处理，并且必须输出为Wave格式：仅支持Windows PCM编码的wav文件。其原理是通过计算原曲减去伴奏得到干音，适用于WIDI、VocalTune、MikuMikuVoice等需要使用人声作为辅助处理（扒谱）功能的软件。 此提取工具操作简便但对输入素材要求较高：如果提供的伴奏与原始歌曲中的伴奏存在差异，则效果不佳。因此建议谨慎选择并提供高质量的音频文件以获得更好的结果。
     
  • LCS：从流动中抽取拉格朗日相干结构
    优质
    本文探讨了在复杂流体动力学系统中提取和分析拉格朗日相干结构(LCS)的方法和技术，揭示其在预测物质运输中的关键作用。 濒海战斗舰项目中的程序用于计算流体流动数据的拉格朗日相干结构。用户指南请参阅PDF文档。在ParaView插件中，从工具菜单打开“Manage Plugins”，然后加载插件文件。接下来，在过滤器菜单中选择扩展，并将LCS过滤器应用于您的管道。该软件以GNU/zlib许可证发布，是免费和开源的。作者为西亚瓦什·阿梅利，来自加州大学伯克利分校。
     
  • 抽签器，实用的号码抽取工具
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    抽签器是一款高效、便捷的号码随机抽取软件，适用于各种抽奖场合。它操作简单，功能强大，确保活动公平公正进行。 可以抽取一个范围内的几个或几十个数字，这样可以帮助解决很多问题。
     
  • 信息抽取技术（包括规则抽取、统计抽取及混合抽取）
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    信息抽取技术是指从非结构化或半结构化的数据中自动提取结构化信息的技术。它主要包括基于规则的抽取、基于统计模型的抽取以及结合两者的混合方法，广泛应用于文本挖掘和自然语言处理领域。 从非结构化来源自动提取信息为查询、组织和分析数据开辟了新的途径，这得益于结构化数据库的清晰语义与大量非结构化数据的存在。
     
  • noise-modulation.rar_MATLAB压制干扰_噪声压制干扰_调幅干扰_雷达噪声干扰
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    本资源提供基于MATLAB的噪声压制干扰代码，针对调幅干扰和雷达噪声进行有效处理。适用于研究与开发中降低信号噪声的应用场景。 根据干扰信号波形样式的差异，压制性干扰可以分为噪声调幅干扰、噪声调频干扰以及噪声调相干扰。这种类型的干扰是通过使用类似噪声的信号来覆盖或掩盖有用信号，从而阻止雷达检测目标信息。其基本原理在于：任何一部雷达都会受到外部和内部产生的噪音影响，在这些杂音中进行目标识别的过程依赖于一定的概率标准。 通常情况下，如果目标反射信号的能量S与背景噪声能量N之比（信噪比S/N）超过设定的门限值D，则可以在保证一定虚警率Pfa的前提下实现所需的目标检测概率Pd，即可以发现目标；反之则不能发现目标。