我有一个在Gensim中训练的Word2Vec模型。我如何在Tensorflow中将它用于WordEmbeddings。我不想在Tensorflow中从头开始训练嵌入。有人可以用一些示例代码告诉我如何做到这一点吗？ 最佳答案 假设您有一个字典和一个inverse_dict列表，列表中的索引对应于最常用的单词:vocab={'hello':0,'world':2,'neural':1,'networks':3}inv_dict=['hello','neural','world','networks']注意inverse_dict索引如

scipy.io.wavfile.read似乎无法读取24位.wav文件。您知道如何处理它们吗？ 最佳答案 如果您的wav文件没有被压缩，您可以在这里尝试readwav函数:https://gist.github.com/WarrenWeckesser/7461781更新我将该要点转换为python包:https://pypi.python.org/pypi/wavio源代码在github:https://github.com/WarrenWeckesser/wavio 关于python

我一直在尝试使用我的Python2.7解释器在我的Windows7机器上安装word2vec:https://github.com/danielfrg/word2vec我已经尝试从解压缩的目录下载zip并运行pythonsetup.py安装并运行pipinstall。然而，在这两种情况下，它都会返回以下错误:Downloading/unpackingword2vecDownloadingword2vec-0.5.1.tar.gzRunningsetup.pyegg_infoforpackageword2vecTraceback(mostrecentcalllast):File"",li

ifile=wave.open("input.wav")现在如何将此文件写入numpyfloat组？ 最佳答案 >>>fromscipy.io.wavfileimportread>>>a=read("adios.wav")>>>numpy.array(a[1],dtype=float)array([128.,128.,128.,...,128.,128.,128.])通常是字节然后是整数...这里我们只是将其转换为浮点类型。您可以在这里阅读:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tut

我正在尝试在Python中以编程方式拆分一个wav文件。根据stackoverflow的提示以及Pythonwave模块的文档，我正在执行以下操作importwaveorigAudio=wave.open('inputFile.wav','r')frameRate=origAudio.getframerate()nChannels=origAudio.getnchannels()sampWidth=origAudio.getsampwidth()start=float(someStartVal)end=float(someEndVal)origAudio.setpos(start*fr

关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭4年前。Improvethisquestion我需要任何python库来改变我的wav文件的音调，而不需要任何原始音频数据处理。我花了几个小时才找到它，但只找到了一些奇怪的原始数据处理代码片段和视频，显示实时变调，但没有源代码。

1.dBA        首先读取WAV文件[x,Fs]=audioread('pink.wav');%读取音频文件        对时域信号进行加窗划分function[dBA,dBZ,t,windowTime]=analyzeSignal(x,Fs)responseType='fast';C=55;t=1/Fs:1/Fs:length(x)/Fs;%%确定傅里叶窗的大小ifstrcmp(responseType,'slow')duration=1.0;elseduration=0.125;endN=ceil(duration*Fs);N=2^nextpow2(N);%%确定信号的dBAwi

1.Android音频采集添加权限动态申请权限引入权限申请库implementation'com.permissionx.guolindev:permissionx:1.4.0'申请权限的部分代码PermissionX.init(this).permissions(Manifest.permission.RECORD_AUDIO).request{_,_,_->//TODO申请成功之后的代码写在这里}初始化AudioRecorder需要设置的参数有：音频源，采样率，声道数，数据类型，最小缓冲区最小缓冲区的大小用AudioRecord.getMinBufferSize接口，根据采样率，声道数，数

我正在使用gensim的Doc2Vec函数在Python中将文档转换为矢量。用法示例model=Doc2Vec(documents,size=100,window=8,min_count=5,workers=4)我应该如何解释size参数。我知道如果我设置size=100，输出向量的长度将是100，但这是什么意思？例如，如果我将size增加到200，有什么区别？ 最佳答案 Word2Vec捕获一个词的分布式表示，这本质上意味着，多个神经元捕获一个概念(概念可以是词义/情感/词性等)，以及单个神经元对多个概念有贡献。这些概念是自动学习

我不想使用任何其他应用程序(如sox)-我想在纯Python中执行此操作。安装所需的Python库就可以了。 最佳答案 我维护一个开源库，pydub,这使得这非常简单frompydubimportAudioSegmentsound=AudioSegment.from_wav("/path/to/file.wav")sound=sound.set_channels(1)sound.export("/output/path.wav",format="wav")一个警告:它使用ffmpeg来处理音频格式转换，但如果你只使用wav，它可以是