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PyAudioAnalysis：Python的音频分析工具库

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简介：
简介：PyAudioAnalysis 是一个专为 Python 设计的强大音频分析工具库，支持音频信号处理、特征提取及分类应用，广泛用于语音识别与音乐信息检索等领域。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频分析的 Python 库，涵盖了从特征提取到分类、分段等一系列任务。通过使用 pyAudioAnalysis，您可以： - 提取各种音频特性与表示形式（如 MFCC、频谱图及色谱图）； - 对音频片段进行分类器训练、参数调整和评估； - 分类未知声音信号； - 检测特定的音频事件，并从长时间录音中剔除静音段落。 - 执行监督性细分。

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  • PyAudioAnalysis：Python的音频分析工具库
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    简介：PyAudioAnalysis 是一个专为 Python 设计的强大音频分析工具库，支持音频信号处理、特征提取及分类应用，广泛用于语音识别与音乐信息检索等领域。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频分析的 Python 库，涵盖了从特征提取到分类、分段等一系列任务。通过使用 pyAudioAnalysis，您可以： - 提取各种音频特性与表示形式（如 MFCC、频谱图及色谱图）； - 对音频片段进行分类器训练、参数调整和评估； - 分类未知声音信号； - 检测特定的音频事件，并从长时间录音中剔除静音段落。 - 执行监督性细分。
     
  • PyAudioAnalysis：Python音频分析工具包——特征提取、分类、分割及应用
    优质
    PyAudioAnalysis是一款功能强大的Python库，专门用于音频信号处理。它支持特征提取、分类和分割等操作，并提供丰富的应用场景，如语音识别和音乐信息检索。 pyAudioAnalysis 是一个用于音频特征提取、分类、分段及应用的 Python 库。该文档提供了基本的信息概述；更多详情请参阅完整版 Wiki。 近期更新： - 2020年9月12日：发布了一篇关于音频特征提取、分类和分段理论与实践的文章。 - 2019年11月19日：对库进行了主要重构，请在文档中报告任何发现的问题或不一致之处。 - 2018年8月12日：pyAudioAnalysis 已成功移植到 Python 3。 概览： pyAudioAnalysis 库涵盖了广泛的音频分析任务。
     
  • LabVIEW音频分析工具.vi
    优质
    LabVIEW音频分析工具.vi是一款利用LabVIEW平台开发的可视化编程模块，用于高效处理和分析音频信号，提供频谱分析、波形显示等功能。 LabVIEW编程应用在音频分析仪中的使用可以实现高效的数据采集、处理与显示功能。通过利用LabVIEW的图形化开发环境，用户能够快速构建复杂的音频信号处理系统，并进行实时监测与分析。这种方法不仅简化了软件开发流程，还提高了系统的灵活性和可扩展性，在科研及工业领域具有广泛应用前景。
     
  • FFT_armtest.zip_c: 音频波形与频谱分析图的音频分析工具 VC版
    优质
    FFT_armtest是一款专为音频工程师和开发者设计的VC版本工具包，它能够生成并分析音频信号的波形及频谱图，帮助用户深入理解音频数据特性。 我编写了一个基于eMbedded Visual C++的音频采集及频谱分析小程序。该程序具备录音、回放、时域波形显示以及频谱图生成等功能。
     
  • C#和Java的1KHz音频分析工具
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    本工具为开发者提供了一款专为C#和Java编程语言设计的音频分析软件，能够高效处理与解析1KHz频率的音频信号。 最近工作中需要检测设备是否具备音频输出功能。我查阅了很多资料但关于1Khz的验证内容并不多，因此自己研究了WAV文件格式，并编写代码来检查是否存在1KHz的声音信号以及判断WAV文件是否有声音。首先，我们需要读取WAV文件并解析其头部信息。
     
  • 音频分割工具
    优质
    音频分割工具是一款专业的音频编辑软件，用户可以轻松地从长音频文件中截取所需片段，支持多种格式转换和高质量输出。 音频切分工具能够将一段音频分割成多段，并且可以调整比例。该工具使用VC工具实现。
     
  • aubio：音频与音乐分析库
    优质
    Aubio是一款开源软件开发工具包，用于从音频流中抽取音乐信息，提供音高检测、节奏抽提等强大功能，广泛应用于音乐处理领域。 aubio 是一个用于标记音乐和声音的库。它能够监听音频信号并尝试检测事件，例如在敲击鼓时确定音符频率以及节奏类型。 该库的功能包括： - 将声音文件分割成每次攻击前的部分。 - 执行音高检测。 - 敲击节拍，并从实时音频中生成MIDI流。 aubio 提供了多种算法和例程，其中包括： - 多种发作检测方法 - 不同的音高检测方式 - 速度跟踪与节奏识别 - 梅尔频率倒谱系数（MFCC）计算 - 快速傅立叶变换（FFT）及相位声码器应用 - 上下采样操作 - 数字滤波器的应用，如低通和高通滤波等。 - 音频信号的频谱过滤功能 - 瞬态与稳态音频分离技术 - 读写声音文件的功能 - 许多用于音乐应用程序的数学工具 库名“aubio”源于带有拼写错误的单词“audio”，因此在使用过程中可能会遇到一些误标的情况。 此外，还提供了 Python 模块以及命令行工具： - aubio：从音频文件中提取信息。 - aubiocut：根据开始时间或节拍标记切割声音文件。 - aubioonset：输出检测到的音符的时间戳。 - aubiopitch：尝试为输入的声音每一帧识别基频（即音高）。 - aubiomfcc：计算梅尔频率。
     
  • MATLAB声音信号频谱分析工具
    优质
    本工具利用MATLAB进行声音信号的频谱分析，支持导入音频文件、计算并绘制频谱图等功能，适用于声学研究与音频处理。 用MATLAB制作的声音频谱分析仪适用于学生课程实验，并配有内部文档。
     
  • Audacity音频分析工具（适用于CTF）
    优质
    Audacity是一款开源的音频编辑软件，具备强大的音频录制、编辑及分析功能。在CTF竞赛中，它常被用于解密挑战或声音文件的深入分析，帮助参赛者提取隐藏信息或破解谜题。 在CTF比赛中常用的工具包括用于音频分析的软件，这类工具在解决隐写题时非常有用。
     
  • 柏林语音情感分析工具库
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    柏林语音情感分析工具库是一款用于研究和教学的开源软件，专注于从音频数据中识别情绪状态，支持多种语言的情感分析。 这是柏林语音情感分析库，包含语音文件和标签以及其他特征。具体使用说明请参考该库的官方网站。