get_array_of_samples() target_samplerate = 8000 # num_sample = int(len(data) * target_samplerate / samplerate) # data = scipy.signal.resample(song, num_sample) data = np.array(data) data = data / 2**15 data = resampy.resample(data, samplerate, target_samplerate) 方法二,使用pyav...
现在,我们需要将读取到的音频数据转换为numpy数组并通过麦克风输出: # 转换音频为numpy数组,并获取采样率samples=np.array(audio.get_array_of_samples())# 获取音频样本数据ifaudio.channels==2:samples=samples.reshape((-1,2))# 重塑数组以适应立体声sample_rate=audio.frame_rate# 获取采样率# 播放音频sd.pl...
# print(song.channels) #声道数,常见的MP3多是双声道的,声道越多文件也会越大。 wav = np.array(song.get_array_of_samples()) sr = song.frame_rate print(f"sr={sr}, len={len(wav)}, 耗时: {time.time()-t}") print(f"(min, max, mean) = ({wav.min()}, {wav.max()}, {wav.m...
output_file="preprocessed_audio.wav"):# 加载音频文件audio = AudioSegment.from_file(file_path)# 转换为适合处理的格式audio = audio.set_frame_rate(16000).set_channels(1)# 应用噪声降低np_audio = np.array(audio.get_array_of_samples())reduced_noise_audio = nr.reduce_noise(y=...
The square root of23isabout 4.795834600482720 4.795831523312719 可迭代对象(iterable) 可迭代对象的特点 能够逐一返回其成员的对象 所有序列类型(list、str、tuple) 某些非序列类型(dict、文件对象) 定义了__iter__()方法或实例Sequence语义的__getitem__()方法的任意自定义类对象 ...
在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模板图像)探测输入图像...
与上一章一样,这一章也非常依赖代码;如果您不想花时间从页面上复制文本,您可以在 GitHub 仓库中找到所有代码:github.com/DanielSlater/PythonDeepLearningSamples。 Q 学习 想象一下,我们有一个代理将在一个迷宫环境中移动,其中某处有一个奖励。我们的任务是尽快找到到达奖励的最佳路径。为了帮助我们思考这个问题,让...
def get_pixels_hu(slices):image = np.stack([s.pixel_array for s in slices])# Convert to int16 (from sometimes int16),# should be possible as values should always be low enough (<32k)image = image.astype(np.int16)# Set outside-of-scan pixels to 0# The intercept is usually -102...
array of shape (min(X, y),) . X的奇异值。仅在X为稠密时可用。 方法 fit(X, y[, sample_weight]) 拟合线性模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。 predict(X) 用线性模型预测。 score(X, y[, sample_weight]) 返回预测的确定系数R2。 set_params(**params) 设置此估计器的参数。 这...
def get_fft_values(y_values, T, N, f_s): N2 = 2 ** (int(np.log2(N)) + 1) # round up to next highest power of 2 f_values = np.linspace(0.0, 1.0/(2.0*T), N2//2) fft_values_ = fft(y_values) fft_values = 2.0/N2 * np.abs(fft_values_[0:N2//2]) return f_val...