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现实生活中，我们听到的声音都是时间连续的，我们称为这种信号叫模拟信号。模拟信号需要进行数字化以后才能在计算机中使用。目前我们在计算机上进行音频播放都需要依赖于音频文件。那么音频文件如何生成的呢？音频文件的生成过程是将声音信息采样、量化和编码产生的数字信号的过程，我们人耳所能听到的声音频率范围为（20Hz~20KHz），因此音频文件格式的最大带宽是20KHZ。根据奈奎斯特的理论，音频文件的采样率一般在40~50KHZ之间。奈奎斯特采样定律，又称香农采样定律。...............

前言最近在B站上看到一个漂亮的仙女姐姐跳舞视频，循环看了亿遍又亿遍，久久不能离开！看着小仙紫姐姐的蹦迪视频，除了一键三连还能做什么？突发奇想，能不能把舞蹈视频转成代码舞呢？说干就干，今天就手把手教大家如何把跳舞视频转成代码舞，跟着仙女姐姐一起蹦起来~视频来源：【紫颜】见过仙女蹦迪吗 【千盏】一、核心功能设计总体来说，我们需要分为以下几步完成：从B站上把小姐姐的视频下载下来对视频进行截取GIF，把截取的GIF通过ASCII Animator进行ASCII字符转换把转换的字符gif根据每

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前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了，从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文，上传至arxiv：https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题，特别是语法与用词问题在github上，我也上传了完整的项目：https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spatio-Temporally-Action-Video-Dataset关于自定义ava数据集，也是后台

因为我既对接过session、cookie，也对接过JWT，今年因为工作需要也对接了gtoken的2个版本，对这方面的理解还算深入。尤其是看到官方文档评论区又小伙伴表示看不懂，所以做了这期视频内容出来：视频在这里：本期内容对应B站的开源视频因为涉及的知识点比较多，视频内容比较长。如果你觉得看视频浪费时间，可以直接阅读源码：goframe v2版本集成gtokengoframe v1版本集成gtokengoframe v2版本集成jwtgoframe v2版本session登录官方调用示例文档jwt和sess

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随着移动互联网、云端存储等技术的快速发展，包含丰富信息的音频数据呈现几何级速率增长。这些海量数据在为人工分析带来困难的同时，也为音频认知、创新学习研究提供了数据基础。在本节中，我们通过构建生成模型来生成音频序列文件，从而进一步加深对序列数据处理问题的了解。

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数字电子钟设计本文主要完成数字电子钟的以下功能1、计时功能（24小时）2、秒表功能（一个按键实现开始暂停，另一个按键实现清零功能）3、闹钟功能（设置闹钟以及到时响10秒）4、校时功能5、其他功能（清零、加速、星期、八位数码管显示等）前排提示：前面几篇文章介绍过的内容就不详细介绍了，可以看我专栏的前几篇文章。PS.工程文件放在最后面总体设计本次设计主要是在前一篇文章 数字电子钟基本功能的实现 的基础上改编而成的，主要结构不变，分频器将50MHz分为较低的频率备用；dig_select

1.进入官网下载OBS stdioOpen Broadcaster Software | OBS (obsproject.com)2.下载一个插件,拓展OBS的虚拟摄像头功能链接：OBS 虚拟摄像头插件.zip_免费高速下载|百度网盘-分享无限制 (baidu.com)提取码：6656--来自百度网盘超级会员V1的分享**注意**该插件必须下载但OBS的根目录(应该是自动匹配了的)3.打开OBS,选中虚拟摄像头选择启用在底部添加一段视频录制选择下面,进行录制.

Meta公司在9月29日首次推出一款人工智能系统模型：Make-A-Video，可以从给定的文字提示生成短视频。基于**文本到图像生成技术的最新进展**，该技术旨在实现文本到视频的生成，可以仅用几个单词或几行文本生成异想天开、独一无二的视频，将无限的想象力带入生活

音频信号叠加噪声及滤波一、前言二、信号分析及加噪三、滤波去噪四、总结一、前言之前一直对硬件上的内容比较关注，但是可能是因为硬件方面的东西可能真的是比较杂，而且需要渗透的东西太多了，所以学习进展比较缓慢。因为也很少有单纯的硬件学习研究，总是会伴随着各种理论需要硬件做支撑，所以还是想要慢慢接触理论学习。但是之前总找不到切入点，不知道从哪里开始，就一直拖着。最近稍微接触了一点信号处理，就用这个当作切入点，开始接触理论学习。二、信号分析及加噪信号处理选用了matlab做工具，选了一个最简单的语音信号处理方

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音乐音频分类技术能够基于音乐内容为音乐添加类别标签,在音乐资源的高效组织、检索和推荐等相关方面的研究和应用具有重要意义。传统的音乐分类方法大量使用了人工设计的声学特征，特征的设计需要音乐领域的知识，不同分类任务的特征往往并不通用。深度学习的出现给更好地解决音乐分类问题提供了新的思路，本文对基于深度学习的音乐音频分类方法进行了研究。首先将音乐的音频信号转换成声谱作为统一表示，避免了手工选取特征存在的问题，然后基于一维卷积构建了一种音乐分类模型。

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