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汉诺塔游戏与演示程序 (C++, MFC) 介绍 代码 Rookemon — 类似精灵宝可梦的游戏 (C++, Win32 API) 介绍 代码 演示 钢琴和弦查询器 (Python, PyQt) 介绍 代码 演示 TSP 师生汇科研交流平台 (Pascal, Delphi) 代码 智能垃圾拾取分类小车 (Raspberry Pi, Tensorflow) 代码 考务管理系统 (Java, Spring Boot) 代码 堆箱子游戏 (Unity) 代码 垃圾宝 — 垃圾图像识别分类手机APP (Java, Tensorflow) 代码 Scorpionn — 自制深度学习框架 (Python) 代码 咕咕语翻译器 (JavaScript) 链接 在线和弦查询器 (JavaScript) 链接 旅游地图 (JavaScript) 链接 多功能手势识别新乐器 (Python, Max/MSP) 演示 暂未开源 音乐自动伴奏系统 (Python, Pytorch, GAN) 暂未开源 AutoHarmonizer — 音乐和声自动配置系统 (Python, Tensorflow) 链接 ...

本文对 Librosa、Madmom 和 Torchaudio 三个库中获取频谱图的方法细节进行对比。 分帧细节对比 librosa 参数设置举例 12345678sample_rate = 22050n_fft = 1764 # 441 * 4win_length = n_fft # window_sizehop_length = 441 # hop_sizecenter = Trueduration = 1num_samples = sample_rate * durationrandom_audio = np.random.randn(num_samples) 短时傅里叶变换 librosa.stft 1234567D = librosa.stft( random_audio, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length, center=center) mel频谱图 librosa.feature.melspectrogram 12345678mel_spectrogr ...

音频分帧 关于分帧（Framing）的介绍可见 https://brianmcfee.net/dstbook-site/content/ch09-stft/Framing.html 帧数计算方法： Nframe=1+⌊Nsample−window_sizehop_size⌋N_{frame} = 1 + \left\lfloor\frac{N_{sample} - window\_size}{hop\_size}\right\rfloor Nframe​=1+⌊hop_sizeNsample​−window_size​⌋ 其中Nsample为采样点数量，window_size为窗长（也称window_length），hop_size为帧移长度（也称hop_length）。注意在不同音频处理库中的分帧算法可能不同，此公式仅作参考，详见下一篇博文。 帧率（fps）计算方法： fps=sample_ratehop_sizefps = \frac{sample\_rate} {hop\_size} fps=hop_sizesample_rate​ 其中sample_rate为采样率，ho ...

本文对一些轻薄笔记本（ < 1.5kg ）的基本信息进行了汇总，仅供参考。其中“容量”列只记录了该机型的一种配置，不代表该机型只有这种配置。“屏幕”列中，除特殊说明外，OLED一般为镜面屏，IPS和LED一般为雾面屏。“参考价格”列的价格在汇总时处于“双十一”的影响下，之后应该会有所变化，仅供参考。如有错误，欢迎指正。 品牌 型号 重量 屏幕 参考价格 处理器 电池 容量 备注 华硕 灵耀13 2023 1kg OLED 13.3英寸 2880x1800 8394 i7-1355U 63Wh 32G+1T 华硕 灵耀X13 1kg OLED 13.3英寸 2880x1800 5299 R7-6800U 67Wh 16G+1T 注意处理器非最新代 华硕 灵耀14 2023 1.39kg OLED 14英寸 2880x1800 5999 i7-1360P 75Wh 16G+1T 华硕 破晓Air 990g OLED 14英寸 2880x1800 9469 i7-1355U 63Wh 16G+1T 线下店无样机展示 华硕 a豆14 2023 1.4k ...

Hexo博客迁移步骤（踩坑记录） 本文记录了博主在更换电脑后将旧电脑本地的Hexo博客项目迁移到新电脑，并实现在新电脑上正常发布Hexo博客至GitHub的步骤。 说明： 建议优先使用前置步骤+解决方案（一）； 博主对Hexo等工具并不是很熟悉，本文仅供参考，如有错误，欢迎指正； 本地的Hexo博客项目本身也可上传至GitHub进行管理和备份，但此方法不在本文讨论范围内。 前置步骤 无论是使用解决方案（一）还是解决方案（二），都需要先执行以下前置步骤： 安装Git 下载链接：Git 需要完成相应的SSH配置，网上教程较多，这里省略。 安装Node.js 下载链接：Node.js 所需版本可参考 链接 安装hexo-cli 安装方式：在任意位置打开 git bash，执行指令 npm install hexo-cli -g，其中 -g 代表全局安装，hexo-cli 是 hexo 框架的 command line interface 此处列出博主使用的版本供参考： 旧电脑 新电脑 node.js: 14.15.0 npm: 6.14.8 hexo-cli: ...

使用Python处理xlsx表格的操作示例 载入表格文件 1234import openpyxlworkbook = openpyxl.load_workbook(r".\dataset.xlsx")worksheet = workbook.worksheets[0] 获取行数和列数 12raw_num = worksheet.max_rowcol_num = worksheet.max_column 获取单元格内容 12x = worksheet.cell(i, j).value# i, j start with index 1 改变单元格内容 12worksheet.cell(i, j, y)# change the value to y 保存修改的内容 12workbook.save(r".\dataset.xlsx")# or workbook.save(r".\new_dataset.xlsx")

使用Python批量处理文件名的操作示例 遍历文件 1234567import osfile_path = r".\audio"for root, dirs, files in os.walk(file_path): for file_name in files: print(file_name) 获取文件后缀 1os.path.splitext(file_name)[1] 寻找某个字符的位置 1file_name.find('_') 重命名文件 12os.rename(root + '/' + file_name, root + '/' + new_name)# or os.rename(root + '\\' + file_name, root + '\\' + new_name)

本文修改后出版于《音频音乐与计算机的交融——音频音乐技术2》，谢绝转载。 音律计算法及三种常见律制介绍见 律学初探（一） 六、中国律学简史 中国的律学研究，仅从十二律名的出现算起，至今已有2500多年，可谓历史悠久。我们可以根据中国律学发展的特点，将中国律学史分为四个时期： 1）三分损益律发现时期，约公元前8世纪至公元前3世纪，即春秋战国时期； 2）探求新律时期，约公元前3世纪至公元14世纪，即汉代至元代； 3）十二平均律发现时期，公元16世纪前后，即明代； 3）律学研究新时期，1911年至今。 （一）三分损益律发现时期 在讨论律学发展史之前，我们需要明确一些中国古代音乐相关知识。 中国自西周时期起，音乐就已经有了一定的发展。西周宫廷中有着由1400多人组成的音乐机构，乐器据《诗经》记载也已经达到29种之多。春秋战国时期更是“百花齐放，百家争鸣”，对音律的研究发展提供了条件。 中国古代有五声音阶、七声音阶，以“宫、商、角、徵、羽”作为音阶中各音的“阶名”。以“变”表示低半音，以“清”表示高半音，例如“变徵”表示比“徵”低半音，“清角”表示比“角”高半音。“宫商角徵羽”的名称早期记载 ...

本文对国外部分音乐人工智能/音乐科技科研机构的科研项目与教学课程设置作简要介绍，包括英国伦敦玛丽女王大学（Queen Mary）的数字音乐中心（C4DM）、西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学（UPF）的音乐技术研究组（MTG）、美国斯坦福大学的音乐与声学计算机研究中心（CCRMA）以及法国的声学/音乐协调研究所（IRCAM）。 本文写于2021年1月，资料均来自各机构官方网站。 C4DM 英国伦敦玛丽女王大学的数字音乐中心（Centre for Digital Music，简称C4DM）是一个世界领先的音频音乐技术领域的多学科研究小组。自创始人员于2001年加入玛丽女王大学以来，该中心已发展成为英国首屈一指的数字音乐研究小组。 C4DM属于伦敦玛丽女王大学的电子工程与计算机科学学院，其主要的研究领域包括音乐信息检索、音乐信息学、语义音频、音乐语义网、音乐音频数字信号处理、音频工程、机器听觉、声音合成、音乐感知与认知、增强乐器和声音交互设计。 科研团队与项目 一、C4DM的智能音频工程研究团队致力于智能录音技术、高级音效、现场声音制作技术、混音格式转换技术以及音频编辑自动化技术的开发，目前 ...