我想用Java读取wav文件，我打算用K-means对它们进行分类。我如何在Java中读取wav文件并将它们分配到数组或类似的东西(你可以为它提出想法)以对它们进行分类？编辑:我想使用API来读取wav文件和K-means。 最佳答案 官方JavaSoundProgrammerGuide遍历reading和writing音频文件。AGreensted的这篇文章:ReadingandWritingWavFilesinjava应该有帮助。WavFile类非常有用，可以对其进行调整以返回整个数据数组而不是缓冲的片段。
我正在尝试从音频文件(WAV文件)中提取振幅数组。我将使用这个振幅数组为给定的wav文件绘制振幅与时间图。我可以自己绘制图表，但不知道如何从java中给定的音频(wav)文件中提取振幅？ 最佳答案 这是一个您可以使用的辅助类。getSampleInt()方法是获取振幅所需的方法:Filefile=...;WavFilewav=newWavFile(file);intamplitudeExample=wav.getSampleInt(140);//140thamplitudevalue.for(inti=0;i它也可以播放文件，以便您
我正在使用scipy方法wavefile.read()加载一个wav，它给我采样率和音频数据我知道如果立体声这个音频数据存储为一个多维数组如audiodata[[leftright][leftright]...[leftright]]然后我使用这种方法通过获取(right+left)/2创建一个新的单声道音频数据数组defstereoToMono(audiodata)newaudiodata=[]foriinrange(len(audiodata)):d=(audiodata[i][0]+audiodata[i][1])/2newaudiodata.append(d)returnnp.
创建模型时，已经没有扩展完成的模型了.syn1neg.npysyn0.npy我的代码如下:corpus=x+ytok_corp=[nltk.word_tokenize(sent.decode('utf-8'))forsentincorpus]model=gensim.models.Word2Vec(tok_corp,min_count=1,size=32)model.save('/home/Desktop/test_model')model=gensim.models.Word2Vec.load('/home/kafein/Desktop/chatbot/test_model')只有1
在LDAmodelgeneratesdifferenttopicseverytimeitrainonthesamecorpus，通过设置np.random.seed(0)，LDA模型将始终以完全相同的方式进行初始化和训练。gensim的Word2Vec模型是否相同？通过将随机种子设置为常量，在同一数据集上的不同运行会产生相同的模型吗？但奇怪的是，它已经在不同的实例中为我提供了相同的向量。>>>fromnltk.corpusimportbrown>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>sentences=brown.sents()[:100]>>>mod
我想在.wav文件中使用标记。aifc模块似乎支持getmarkers():http://docs.python.org/2/library/aifc.html#aifc.aifc.getmarkers(对于.aiff文件)，但不适用于wave模块(http://docs.python.org/2/library/wave.html?highlight=wave#wave.Wave_read.getmarkers)。我们如何读取.wav文件的标记？ 最佳答案 编辑:这里是scipy.io.wavfile的更新版本，添加了许多内容(2
我重新安装了gensimpkg和Cython，但它不断显示此警告，有人知道吗？我正在使用Python3.6、PyCharmLinuxMint。用户警告:未为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。安装C编译器并重新安装gensim以进行快速训练。warnings.warn("没有为Word2Vec加载C扩展，训练会很慢。"当我创建或加载模型时，它也会显示这一行。正在使用gensim.models.doc2vec的慢版本 最佳答案 一些基础包不是最新的存在一些问题。Here我找到了适合我的答案，简而言之:卸载Gensimsudopip
我试图将预训练的word2vec向量注入(inject)现有的tensorflowseq2seq模型。正在关注thisanswer，我制作了以下代码。但它似乎并没有像它应该的那样提高性能，尽管变量中的值已更新。根据我的理解，错误可能是由于EmbeddingWrapper或embedding_attention_decoder创建独立于词汇顺序的嵌入？将预训练向量加载到tensorflow模型中的最佳方法是什么？SOURCE_EMBEDDING_KEY="embedding_attention_seq2seq/RNN/EmbeddingWrapper/embedding"TARGET_E
我想使用预训练的word2vec模型，但我不知道如何在python中加载它。此文件是模型文件(703MB)。可以在这里下载:http://devmount.github.io/GermanWordEmbeddings/ 最佳答案 只是为了加载importgensim#Loadpre-trainedWord2Vecmodel.model=gensim.models.Word2Vec.load("modelName.model")现在您可以照常训练模型了。另外，如果你想保存它并多次重新训练它，你应该这样做model.train(//in
我试图通过将来自googleword2vec站点(freebase-vectors-skipgram1000.bin.gz)的预训练.bin文件加载到word2vec的gensim实现中来开始。模型加载正常，使用..model=word2vec.Word2Vec.load_word2vec_format('...../free....-en.bin',binary=True)并创建一个>>>printmodel但是当我运行最相似的函数时。它无法在词汇表中找到单词。我的错误代码如下。有什么地方出错了吗？>>>model.most_similar(['girl','father'],['b
