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音频处理算法模型有很多种,我给你列举一些比较流行的:
声音分类:用于将声音信号分成不同的类别,比如人声、自然声、机器声等。
声音分离:用于从混合的声音信号中分离出单独的声音源。
语音识别:用于将语音转换成文本。
语音合成:用于将文本转换成声音。
声音增强:用于改善声音质量或增强低音部分的声音。
声音标注:用于给声音添加标签,比如声音的情感、场景等。
声音检索:用于在声音数据库中搜索特定的声音。
声音转换:用于将声音转换成其他格式,比如音频文件转换成文本。
声音去噪:用于减少声音中的杂音或噪声。
声音去混:用于减少声音中的回声或混响。
声音解码:用于将声音信号转换成其他格式,比如将音频文件转换成音频流。
您好!以下是 20 个比较流行的音频处理算法模型源码的推荐:
MFCC(梅尔倒谱系数)
STFT(短时傅里叶变换)
DCT(离散余弦变换)
音频信号分帧(例如:短时傅里叶变换)
声谱图分析
低通滤波器
噪声抑制
声学模型
方向性麦克风阵列(例如:MUSIC算法&#x
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