音频处理

使用 pydub 的 AudioSegment 获取音频时长 - python 实现通过使用 pydub 的 AudioSegment 获取音频时长，音频常用格式如 m4a,wav等。安装 python 库：

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音频播放+音频采样（绘制音波）在 iOS 平台中，实现音频播放有多种方式。AVAudioPlayer 是一个专门用于播放音频数据的类，易于使用，适合处理简单的音频播放需求。而 AVPlayer 则是一种更通用的播放器，既能播放视频资源，也能处理音频内容，非常适合流媒体和多媒体应用。

python 音频处理（2)——提取PPG特征之whisper库的使用（2.1）直接pip即可： pip install openai-whisper成功后如下图所示当时用了他这个方法环境直接崩了，已老实

低功耗运放D722，具有9MHz的高增益带宽积，转换速率为8.5V/μsD722是低噪声、低电压、低功耗运放，应用广泛。D722具有9MHz的高增益带宽积，转换速率为8.5V/μs，静态电流为1.7mA（5V电源电压）。D722具有低电压、低噪声的特点，并提供轨到轨输出能力，D722的最大输入失调电压为4mV。工业级温度范围(−40℃至+125℃)，工作电压范围为2.5V至5.5V。

老艾的AI世界

98秒转录2.5小时音频，最强音频翻译神器IFW下载部署IFW是一款功能强大的音频翻译工具，具备高速转录能力，能在短时间内完成大量音频处理，提高工作效率以下是IFW在 Nvidia A100 - 80GB 上运行的一些基准测试：

刘悦的技术博客

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。

刘悦的技术博客

不懂乐理,也能扒谱,基于openvpi将mp3转换为midi乐谱(Python3.10)所谓"扒谱"是指通过听歌或观看演奏视频等方式，逐步分析和还原音乐作品的曲谱或乐谱的过程。它是音乐学习和演奏的一种常见方法，通常由音乐爱好者、乐手或学生使用。

夏天｜여름이다

Speech | 语音处理，分割一段音频（python）本文主要是关于语音数据在处理过程中的一些脚本文件以及实例，所有代码只需要更改所需处理的文件路径，输出路径等，全部可运行。