tinyMediaManager 无法使用?2022.10.26

博客介绍了tMM工具的下载与安装,下载tinyMediaManager后可直接安装,剧集配置相同。同时提到若刮削报错,可在hosts中添加指定IP来解决问题。

1.下载tMM工具并安装

tinyMediaManager下载

在这里插入图片描述
下载完无脑安装即可,配置待会再说

2.

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
剧集也是相同的配置

3.重点

在这里插入图片描述

如果刮削报错,在hosts中添加下面的IP
C:\Windows\System32\drivers\etc

13.249.134.9 api.themoviedb.org
13.249.134.27 api.themoviedb.org
13.249.134.43 api.themoviedb.org
13.249.134.90 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:3800:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:4200:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:7c00:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:8e00:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:b400:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:be00:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:d800:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
2600:9000:212f:f400:c:174a:c400:93a1 api.themoviedb.org
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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