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音频节奏检测代码示例（Onset Detection).zip

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简介：
本资源提供了一套用于识别和分析音乐或音频文件中节奏起始点的Python代码示例。通过处理音频信号，提取出每个节拍开始的时间戳，便于进一步音乐信息检索与处理研究。 音频节奏检测（Onset Detection）代码已经过测试，下载后可以直接运行，能够完美捕获音频节拍点，适用于获取音乐的节奏点。

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  • 音频节奏检测代码示例（Onset Detection).zip
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    本资源提供了一套用于识别和分析音乐或音频文件中节奏起始点的Python代码示例。通过处理音频信号，提取出每个节拍开始的时间戳，便于进一步音乐信息检索与处理研究。 音频节奏检测（Onset Detection）代码已经过测试，下载后可以直接运行，能够完美捕获音频节拍点，适用于获取音乐的节奏点。
     
  • Android音乐节奏频谱展示方法
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    本研究提出了一种创新的Android音乐节奏频谱展示方法，旨在通过动态视觉效果增强用户听觉体验，实现音符与色彩、频率的完美融合。 本Demo实现了Android音乐播放器中的频谱跳动效果，并可通过调节均衡器实现完美的音频体验。
     
  • Unity音乐节奏休闲游戏源码（类似于节奏大师）.zip
    优质
    这是一款类似于《节奏大师》的音乐节奏休闲游戏的源代码包，使用Unity引擎开发，适合开发者学习和二次创作。 Unity音乐节奏休闲游戏源码（类似节奏大师），2018.1版本测试可用。
     
  • Verilog音乐演奏代码.zip
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    本资源包含使用Verilog编写的音乐播放代码，适用于FPGA项目或数字系统设计课程实验，可帮助学习者理解如何通过硬件实现简单的音频播放功能。 下载后可以直接使用，并包含大量乐谱供您自行选择。
     
  • K210音频频率检测Python代码
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    本项目提供基于K210芯片的音频频率检测Python代码，适用于声音信号处理和音乐分析应用。 K210声音频率检测代码的Python实现方法可以包括以下几个步骤：首先需要安装相关的开发环境；然后编写或导入用于处理音频数据的库文件；接着利用K210芯片特有的功能进行声音信号采集，并通过算法计算出声音的频率信息；最后，根据得到的数据进行分析或者可视化展示。具体如何操作可以根据实际项目需求来定制代码细节。
     
  • 音乐节奏软件
    优质
    这款音乐节奏软件为乐迷们提供了一个充满乐趣和挑战的平台，在这里你可以随着动感的节拍展现指尖舞动的魅力。 可以播放音乐让支持音乐律动的键盘进行律动。
     
  • DMCMATLAB代码-脉冲检测:pulse-detection
    优质
    pulse-detection是一款基于MATLAB开发的工具箱，专为信号处理中的脉冲信号检测设计。它提供了一系列算法和函数，帮助用户在复杂噪声背景下准确识别和分析脉冲信号。 DMCMATLAB代码用于检测宽带数据中的脉冲信号，通过寻找加速步长来实现这一目的。该软件是为手稿《宽带地震仪中脉冲的检测与表征》（作者：D.Wilson, A.T.Ringler, C.R.Hutt；发表于美国地震学会公报2017年第107卷第4期，页码：1773-1780）中的分析所设计。 文件内容包括： - PulseAnalysis_test.m: 用于运行示例的脉冲检测代码。 - PulseAnalysis_Fn.m: 当数据以IRIS网络服务的数据结构形式传递时使用的函数来检测脉冲信号。 - include 文件夹：包含程序所需的一些实用工具。 外部依赖项包括Matlab及其信号处理工具箱，以及来自iris.edu的irisFetch脚本和jar文件。 免责声明： 该软件属于初步或临时版本，并可能需要修订。提供此软件是为了满足对及时最佳科学的需求。美国地质调查局(USGS)尚未对该软件进行最终批准。 美国地质调查局及美国政府不对所提供的软件及其相关材料的功能做出任何明示或暗示的保证，发布这一事实并不构成任何形式的保证。 该软件提供的条件是：美国地质调查局和美国政府对因授权使用此软件而产生的直接、间接损失或其他损害概不负责。
     
  • MATLAB的疲劳检测代码-睡意检测: Matlab drowsiness detection代码
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    本段代码为使用MATLAB开发的睡眠监测系统，专注于实现疲劳驾驶预警功能。通过分析驾驶员的眼部状态来判断其清醒程度，有效预防因疲劳引起的交通事故。 为了使用MATLAB进行疲劳检测并编写代码来监视人的状态并在感到睡意时发出警报，请按照以下步骤操作： 1. 使用已用疲劳和非疲劳样本训练的SVM分类器。 2. 解压缩文件并将“睡眠”文件夹放置在Matlab的工作路径中。 3. 打开网络摄像头，在命令窗口输入`imaqtool`以找到受支持的适配器。通常，所有Windows版本都支持winvideo（例如：winvideo1）。 4. 在main.m文件中打开并转到行号17，并将适配器名称更改为已确定的支持名称。 5. 运行main.m代码并将自己置于适当的距离内，以便脸部在窗口中可见。 6. 默认状态下为非疲劳状态：睁大眼睛且闭上嘴巴；疲劳状态下则为闭眼并张开嘴几秒钟时会触发警报器发出蜂鸣声。 注意： - 请确保房间光线充足。 - 模型未经过黑暗或非常暗的照明条件下的训练，因此在这种条件下可能无法正常工作。 - 使用有效的面部特征集可以获得更好的结果，并且我会上传改进后的代码版本。 参考文献：Manu, BN. Real-time drowsiness detection using facial feature monitoring. In 2016 International Conference on Information Technology Innovations (IIT), IEEE, 2016. PPT下载链接未提供，如有需要请直接联系作者。
     
  • 语音端点检测VAD（Speech Endpoint Detection）
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    语音端点检测(VAD, Voice Activity Detector)是一种技术，用于识别音频流中人类语音的存在与否及起止位置，从而有效提升语音处理系统的效率和准确性。 端点检测是指确定句子的时间起始点和终点，并忽略中间少量的非语音帧，用于语音识别（Speech Endpoint Detection）。熵是信息论中的一个量度指标，用来反映信息的程度。随机事件的不确定性越大，则其熵值也越高，所携带的信息量也就越多。 本次作业采用谱熵法对语音进行端点检测。
     
  • FFT变换后音频信号节拍检测软件.zip
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    本软件通过执行快速傅里叶变换（FFT）对音频信号进行频谱分析，精准识别并提取音乐中的节奏信息，适用于音乐处理与研究。 1. 使用ADC采集音频信号。 2. 利用官方提供的FFT函数对采集到的信号进行处理。 3. 量化显示。 在人耳能听到的频率范围（20-20KHz）内，为了确保不失真地采样，我们设定采样频率为44100Hz。根据这个设置，在进行1024点FFT时会得到大约43Hz的频率分辨率。这样可以对从0到20kHz之间的音频信号进行有效处理和分析。