【Audition】Audition如何在波形中插入静音且插入边缘不做平滑处理

Audition如何在波形中插入静音且插入边缘不做平滑处理

一,简介

在工作中,我们为了测试音频算法处理的效果,常常需要使用Audition做一些测试音源,如间断扫频等。此时就需要在音源文件中插入静音来达到此效果。但是Audition软件会默认给插入静音的边缘做淡入淡出的平滑处理,这个不是我们想要的。本文就介绍一种在音频流中插入静音,且边缘没有淡入淡出效果的方法,共相关开发人员参考使用。

二,操作步骤

1,首先新建一个单频音,单频音的制作方法,可以参考文章:《如何使用Audition生成固定频率的正弦波》。或者任意打开一个音源都可。这里我们以20Hz的单频音为例进行说明:
在这里插入图片描述2,设置取消插入静音连接处的淡入淡出效果
在这里插入图片描述
取消勾选淡入淡出效果:
在这里插入图片描述
3,插入静音
在这里插入图片描述<

本文详细介绍了如何利用Python语言结合MySQL数据库开发一个学生管理系统。通过这一过程,读者仅能够掌握系统设计的基本思路,还能学习到如何使用Python进行数据库操作。该系统涵盖了用户界面设计、数据验证以及数据库的增删改查等多个关键环节。 Python作为一种高级编程语言,以简洁易懂著称,广泛应用于数据分析、机器学习和网络爬虫等领域,同时也非常适合用于快速开发数据库管理应用。MySQL是一个广泛使用的开源关系型数据库管理系统,具有轻量级、高性能、高可靠性和良好的编程语言兼容性等特点,是数据存储的理想选择。在本系统中,通过Python的pymysql库实现了与MySQL数据库的交互。 pymysql是一个Python第三方库,它允许程序通过类似DB-API接口连接MySQL数据库,执行SQL语句并获取结果。在系统中,通过pymysql建立数据库连接,执行SQL语句完成数据的增删改查操作,并对结果进行处理。 系统采用命令行界面供用户操作。程序开始时,提示用户输入学生信息,如学号、姓名和各科成绩,并设计了输入验证逻辑,确保数据符合预期格式,例如学号为1至3位整数,成绩为0至100分的整数。 数据库设计方面,系统使用名为“test”的数据库和“StuSys”表,表中存储学生的学号、姓名、各科成绩及总成绩等信息。通过pymysql的cursor对象执行SQL语句,实现数据的增删改查操作。在构建SQL语句时,采用参数化查询以降低SQL注入风险。 系统在接收用户输入时进行了严格验证,包括正则表达式匹配和数字范围检查等,确保数据的准确性和安全性。同时,提供了错误处理机制,如输入符合要求时提示用户重新输入,数据库操作出错时给出相应提示。 在数据库操作流程中,用户可以通过命令行添加学生信息或删除记录。添加时会检查学号是否重复以避免数据冲突,删除时需用户确认。通过上述分析,本文展示了从
### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

音频金钟小赵

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值