2020-12-21

最新推荐文章于 2025-01-06 18:05:13 发布
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#语音识别

这篇博客介绍了如何生成Asterisk使用的.alaw文件，包括使用手机录音，将录音转换为8000Hz单声道的WAV格式，以及使用Audacity进行音频编辑。内容聚焦于音频文件格式转换和Asterisk系统的音频处理流程。

生成asterisk使用的.alaw 文件

1. 手机录音

2.用格式工厂把录音转换成8000 hz，单声道的wav格式的文件

3.用audacity 录音

嵌入式 A-LawPCM转换为wav格式
skdkjxy的专栏
12-02 1802
（此文来自互联网，写得比较粗俗易懂，我补充了一些注释） 这里没有做编码转换， 只是给LAW PCM数据加上了wav文件头。 A law PCM 和unsigned PCM互相转换可以参考G711手册， 或者留言找我。 PCM（脉冲编码调制），是国际电信联盟订定出来的一套语音压缩标准，主要用于电话。它主要用脉冲编码调制对音频采样，采样率为8k每秒。它利用一个 64Kbps 未压缩通道传输语音讯号。
音频处理1_基本概念
disanda的专栏
06-13 1783
AI音频处理 基本概念
从认识WAV PCM A LAW MuLaw入门音频世界
Get my world，break free!
10-16 2510
可以概括成如下一句话： XXX.wav文件是采用A LAW 或 MuLaw压缩PCM编码方式的wav格式文件。wav是一种音质非常的音频数据格式。缺点文件比较大。当然WAV对音频流的编码没有硬性规定，除了PCM之外，还有几乎所有支持ACM规范的编码都可以为WAV的音频流进行编码。 WAV格式文件所占容量 = (取样频率 X 量化位数 X 声道) X 时间 / 8 (字节 = 8bit)...
G.711-A-law编码格式音频文件，可以作为测试用
01-03
G.711-A-law编码格式音频文件，可以作为测试用，挺好用的。
修改音频采样率和单双通道
贵在坚持
05-30 3448
前言 需要修改音频的分辨率，单双通道属性，但是从网上找了很多命令都有这样那样的问题，这里我用格式化工厂很好的解决了问题。 步骤 安装格式化工厂 pass 运行格式化工厂 3.选择音频处理，这里我需要保存成wav格式 4.加入文件 编辑参数，我将采样率设置成8000，通道设置成1，点击确定。注意采样率选项框中没有8000，但是可以双击文本框自己设置， 6.开始转换 7.完成 ...
SAP GUI 720 包含 补丁版本patch 17 更新日期 2020-12-21
12-21
SAP GUI 720 包含 补丁版本patch 17 更新日期 2020-12-21 公司有SAP账户，从官网直接下载。
SAP GUI 740 包含 补丁版本patch 19 更新日期 2020-12-21
12-21
SAP GUI 740 包含 补丁版本patch 19 更新日期 2020-12-21 公司有SAP账户，从官网直接下载。安全可靠
SAP GUI 760 包含 补丁版本patch 8 更新日期 2020-12-21
12-21
SAP GUI 760 包含 补丁版本patch 8 更新日期 2020-12-21
SAP GUI 750 包含 补丁版本patch 15 更新日期 2020-12-21
12-21
SAP GUI 750 包含 补丁版本patch 15 更新日期 2020-12-21
SAP GUI 730 包含 补丁版本patch 15 BI SP6 更新日期 2020-12-21
12-21
SAP GUI 730 包含 补丁版本patch 15 BI SP6 更新日期 2020-12-21 公司有SAP账户，从官网直接下载。
alaw ulaw gsm wav 语音样本
07-14
alaw ulaw gsm wav 语音样本，另外推荐工具audacity
G711.alaw文件
08-14
积分设置最少了，可以放心下载了，之前被系统搞成30了，G711alaw格式录音文件，数数1到30，采样率8000，16位，单声道，给有需要的朋友，自己网上找半天，效果不好，都是歌曲或者电影，杂音太多，不适合测试，这个是自己录制的，有什么问题可以留言咨询，谢谢！
G.711播放器和编解码库和转换（包括ulaw和alaw测试文件）
10-12
1、G.711播放器；2、PCM与A-law\U-law的相互转换；3、G.711、G.721和G.723标准库文件
G711编解码，alaw、ulaw与PCB相互转换
11-03
G711编码、解码的几种方式；alaw与ulaw的相互转换；alaw与PCB相互转换。
WAV系列之一：G711编解码原理及代码实现
houxiaoni01的博客
03-06 6216
G711也称为PCM（脉冲编码调制），是国际电信联盟制定出来的一套语音压缩标准，主要用于电话。
java实现pcm转alaw格式
baidu_38568212的博客
01-06 262
【代码】java实现pcm转alaw格式。
G711音频编码格式
Be busy living or busy dying
10-08 7140
  最近工作中遇到了G711a音频编码，之前只用到wav和pcm，特写此文对G711格式了解一番。 文章目录音频保存格式采样和量化G711简介参考来源 音频保存格式 采样和量化   首先需要明确的两个概念，“采样”和“量化”。对于给定的一个波形，采样是从时间上将连续变成离散的过程，而采样得到的值，可能还是不能够用给定的位宽（比如8bit）来表示，这就需要经过量化，即从我们能够表示的离散值里面找一个...
用Java实现语音引擎
Stone的专栏
04-06 8292
为应用程序加上语音能力有什么好处呢？粗略地讲，是为了趣味，它适合所有注重趣味的应用，比如游戏。当然，从更严肃的角度来讲，它还涉及到应用的可用性问题。注意，这里我考虑的不仅是可视化界面固有的不足，而且还有这样一些情形：一些时候，让双眼离开当前的工作很不方便，甚至是不合法的。比如，假设有一个带语音功能的浏览器，你就可以在外出散步或开车上班的同时，用听的方式浏览自己喜爱的网站。　　从目前来看，邮件阅读器
Mac OS 下使用 afconvert 命令，处理音频格式转换
又是再见?
10-11 1912
在上一篇《Mac OS 下使用 you-get 下载音悦台 MV 、网易云音乐等》给大家介绍了如何下载MV、音乐等资源，但是出现了一些不常见的音频格式，导致在有些播放器上无法解码播放，所以在这篇文章中教大家一个利用 Apple 自带的工具afconvert做音频格式转换，当然如果有格式工厂等格式转换软件的话就没必要使用这种方法了，不过学习倒还是可以的，毕竟自己动手，丰衣足食嘛，哈哈哈????.......
dekad_start window_start window_end ... mean std SPI 0 2020-01-21 2019-12-23 2020-01-31 ... NaN NaN NaN 1 2020-02-01 2020-01-03 2020-02-10 ... NaN NaN NaN 2 2020-02-11 2020-01-13 2020-02-20 ... NaN NaN NaN 3 2020-02-21 2020-01-23 2020-02-29 ... NaN NaN NaN 4 2020-03-01 2020-02-01 2020-03-10 ... NaN NaN NaN .. ... ... ... ... ... ... ... 136 2023-11-01 2023-10-03 2023-11-10 ... 103.801567 109.699404 -0.210590 137 2023-11-11 2023-10-13 2023-11-20 ... 104.145778 109.390817 -0.243583 138 2023-11-21 2023-10-23 2023-11-30 ... 104.025441 108.997062 -0.402079 139 2023-12-01 2023-11-02 2023-12-10 ... 103.858540 108.616178 -0.519799 140 2023-12-11 2023-11-12 2023-12-20 ... 103.526449 108.298913 -0.850668 为什么代码输出的时间尺度还是不对
最新发布
08-19
你遇到的问题是： > **SPI 输出的时间尺度不对，比如 `window_start` 和 `window_end` 的时间跨度看起来不是30天。** 我们来看你的输出示例： ``` dekad_start window_start window_end 2020-01-21 2019-12-23 2020-01-31 ``` 这里 `window_start = 2019-12-23`, `window_end = 2020-01-31`，这显然不是一个30天的窗口，而是一个月的跨度，说明你的 **SPI窗口定义逻辑出现了问题**。 --- ## ❗问题定位：窗口定义错误 你在代码中这样定义窗口： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) ``` 但你在筛选窗口数据时却用了： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` ### ✅ 正确逻辑应是： ```python window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 因为你定义了： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) ``` 所以窗口应该是： ``` [dekad_start - 29天, dekad_start] ``` 但是你用了 `dekad_end` 作为窗口结束时间，而 `dekad_end` 是 **每旬的结束时间（10日、20日、月底）**，这会导致窗口被错误地扩展到整旬结束日，而不是当前旬的开始日。 --- ## ✅ 正确代码应为： ```python window_end = dekad_start window_start = dekad_start - pd.Timedelta(days=29) window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 而不是： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` --- ## 🧪 示例说明 以 `dekad_start = 2020-01-21` 为例： ```python window_start = 2020-01-21 - 29天 = 2019-12-23 window_end = 2020-01-21 ``` 正确的窗口是： ``` [2019-12-23, 2020-01-21] # 共30天 ``` 如果你用了 `dekad_end = 2020-01-31`，那么窗口变成了： ``` [2019-12-23, 2020-01-31] # 39天，错误 ``` --- ## ✅ 修改建议（修复窗口筛选逻辑） 将： ```python window_data = df[(df['date'] > window_start) & (df['date'] <= dekad_end)] ``` 改为： ```python window_data = df[(df['date'] >= window_start) & (df['date'] <= window_end)] ``` 同时确保 `window_end = dekad_start` 是正确的。 --- ## ✅ 建议添加调试打印语句 你可以在循环中加入调试信息，帮助你检查窗口是否正确： ```python print(f"dekad_start: {dekad_start}, window_start: {window_start}, window_end: {window_end}") ``` 输出示例： ``` dekad_start: 2020-01-21 00:00:00, window_start: 2019-12-23 00:00:00, window_end: 2020-01-21 00:00:00 ``` 确保 `window_start` 到 `window_end` 确实是30天。 --- ## ✅ 总结 | 问题 | 原因 | 修复方法 | |------|------|-----------| | 时间窗口跨度错误 | 使用了 `dekad_end` 而非 `window_end` | 改为使用 `window_start` 到 `window_end` | | 数据边界错误 | 使用了 `>` 而非 `>=` | 改为 `>= window_start` | | 窗口天数不对 | 没有检查窗口是否正好30天 | 添加调试输出 | --- ##
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