我从这个问题中学习了如何使用lame_encode_buffer_interleaved将wav编码为mp3:IsthereanyLAMEc++wraper\simplifier(workingonLinuxMacandWinfrompurecode)?现在我想将mp3解码回wav。我知道有lame_decode但我不知道如何使用它，因为它需要两个pcm缓冲区(pcm_l和pcm_r)。我不明白如何将它们组合成格式良好的wav文件，因为我真的不知道它们是如何工作的。现在有人可以提供一个简单的工作示例，在C/C++中使用lame将mp3解码为wav吗？谢谢。
我在看vec4glm的源代码实现，我想知道为什么它们用union表示vector值，而不是像float这样的原始数据类型或int?这是我在vec4中找到的代码实现:union{Tx,r,s;};union{Ty,g,t;};union{Tz,b,p;};union{Tw,a,q;};如果我们只写Tx有什么区别？,Ty,Tz,Tw? 最佳答案 因为vec4通常用于:空间坐标x、y、z、w颜色组件r、g、b、a纹理坐标s、t、p、q(虽然这些不太标准化，而且我我们还看到了r和u在不同的上下文中使用)使用union允许使用访问例如第二个数
我计划创建一个程序来可视化.wav文件的音频波形。到目前为止，我已经开始正确阅读上述wav文件的标题部分。我使用的代码是这样的:#include#include#includeusingnamespacestd;usingstd::string;usingstd::fstream;typedefstructWAV_HEADER{charRIFF[4];//RIFFHeaderMagicheaderunsignedlongChunkSize;//RIFFChunkSizecharWAVE[4];//WAVEHeadercharfmt[4];//FMTheaderunsignedlongS
我正在使用PhantomJS和HorsemanJS从远程服务器下载wav文件。但是，当文件被base64编码并写入新文件时，它会失去质量，使其无法使用。音频在那里，但它失真了，这让我认为这是一个编码问题。我正在使用Nodev5在Ubuntu14.04上运行下面是我的脚本，有什么想法可以改进base64编码吗？varHorseman=require('node-horseman');varhorseman=newHorseman({cookiesFile:'./cookiejar'});varfs=require('fs');horseman.on("urlChanged",functi
我看过pymedia(已停产)、pyglet(很棒但没有转换器)和audiotools(命令行cd翻录)，但似乎没有一个合适。在Python2.7中，你是怎么做的convert(wavFileLocation,'mp3')如果没有python方式，你会如何以python可以调用的方式来做呢？(例如调用跨平台命令行工具...如果存在则返回(名称，pythonCodeForInvocation)) 最佳答案 我写了一个pythonlibrary,pydub，这基本上符合Corey'sAnswer的建议，尽管它使用ffmpegin进行转换
我通过gensim使用Word2vec使用在GoogleNews上训练的Google预训练向量。我注意到我可以通过对Word2Vec对象进行直接索引查找来访问的词向量不是单位向量:>>>importnumpy>>>fromgensim.modelsimportWord2Vec>>>w2v=Word2Vec.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin',binary=True)>>>king_vector=w2v['king']>>>numpy.linalg.norm(king_vector)2.9022589但是，在
我有gensimWord2Vec实现为我计算一些词嵌入。据我所知，一切都非常奇妙。现在我正在对创建的词向量进行聚类，希望得到一些语义分组。下一步，我想查看每个集群中包含的单词(而不是向量)。IE。如果我有嵌入向量[x,y,z]，我想找出这个向量代表的实际单词。我可以通过调用model.vocab和通过model.syn0来获取单词/词汇项和单词向量。但我找不到明确匹配这些的位置。这比我预期的要复杂，我觉得我可能错过了明显的方法。任何帮助表示赞赏!问题:将单词与Word2Vec()创建的嵌入向量匹配——我该怎么做？我的做法:创建模型后(代码如下*)，我现在想将分配给每个单词的索引(在bu
我尝试了几种加载谷歌新闻word2vec向量(https://code.google.com/archive/p/word2vec/)的方法:en_nlp=spacy.load('en',vector=False)en_nlp.vocab.load_vectors_from_bin_loc('GoogleNews-vectors-negative300.bin')以上给出:MemoryError:Errorassigning18446744072820359357bytes我也尝试过使用.gz压缩向量；或使用gensim加载并保存它们为新格式:fromgensim.models.wor
我正在考虑在网络爬虫转储中使用超过10TB+的大规模数据训练word2vec。我在iMac上亲自训练了c实现GoogleNews-2012dump(1.5gb)花了大约3个小时来训练和生成vector(对速度印象深刻)。虽然我没有尝试python实现:(我在某处读到在wikidump(11gb)上生成300个vector长度的vector大约需要9天。如何加速word2vec？我需要使用分布式模型或需要在2-3天内完成的硬件类型吗？我有8gb内存的iMac。哪个更快？Gensimpython还是C实现？我看到word2vec实现不支持GPU训练。 最佳答案
相关:Howtoextractaudiofromavideofileusingpython?ExtractaudiofromvideoaswavHowtoriptheaudiofromavideo?我的问题是如何从视频文件中提取wav音轨，比如video.avi？我阅读了许多文章，并且到处有人建议使用(来自Python)ffmpeg作为子进程(因为没有可靠的python绑定(bind)到ffmpeg-唯一的希望是PyFFmpeg但我发现它现在没有维护)。我不知道这是否是正确的解决方案，我正在寻找好的解决方案。我查看了gstreamer，发现它很好，但无法满足我的需求——我发现从命令行完
