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
我想使用Python访问一个wav文件并以一种允许我分析它的形式(比如数组)写入其内容。我听说“audiolab”是一个合适的工具(它将numpy数组转换为wav，反之亦然)。我已经安装了“audiolab”，但我遇到了numpy版本的问题(我无法“从numpy.testing导入测试仪”)。我有1.1.1。numpy的版本。我在numpy(1.4.0)上安装了更新版本。但后来我得到了一组新的错误:追溯(最近的调用最后):文件“test.py”，第7行，位于导入scikits.audiolab文件“/usr/lib/python2.5/site-packages/scikits/aud
我正在尝试编写一个程序来显示PCM数据。我一直很沮丧地试图找到一个具有正确抽象级别的库，但我找到了pythonwave库并一直在使用它。但是，我不确定如何解释这些数据。wave.getparams函数返回(2channel，2字节，44100赫兹，96333帧，无压缩，无压缩)。这一切看起来很愉快，但后来我尝试打印一个帧:'\xc0\xff\xd0\xff'，它是4个字节。我想一个帧可能是2个样本，但歧义并没有就此结束。96333帧*2个样本/帧*(1/44.1k秒/样本)=4.3688秒但是，iTunes报告的时间接近2秒，根据文件大小和比特率计算得出的时间大约为2.7秒。这是怎么回
我刚刚开始使用Python，我正在使用PyAudio和Wave模块从我的麦克风中获取声音并将其转换为.wav文件。我现在要做的是将.wav转换为.flac。我已经看到了几种方法来执行此操作，所有方法都涉及安装转换器并将其放置在我的环境PATH中并通过os.system调用它。还有其他方法可以通过Python将.wav转换为.flac吗？我正在寻找的解决方案需要同时适用于Windows和Linux。 最佳答案 我没有测试过这个解决方案，但你可以使用pydubfrompydubimportAudioSegmentsong=AudioSe
我目前在我的word2vec模型中使用uni-gram，如下所示。defreview_to_sentences(review,tokenizer,remove_stopwords=False):#Returnsalistofsentences,whereeachsentenceisalistofwords##NLTKtokenizertosplittheparagraphintosentencesraw_sentences=tokenizer.tokenize(review.strip())sentences=[]forraw_sentenceinraw_sentences:#Ifas
我正在寻找一种优雅的方式，没有像我在谷歌上搜索到的一些解决方案那样的大量依赖。感谢您的任何想法。 最佳答案 如果您想完全摆脱外部依赖，并且正在运行OSX10.5+，您可以使用包含的命令行音频播放器，afplay,以及subprocess模块。我还没有测试过，但这应该可行:importsubprocessaudio_file="/full/path/to/audio.wav"return_code=subprocess.call(["afplay",audio_file]) 关于pytho
我正在使用pyaudio将我的声音录制为wav文件。我正在使用以下代码:defvoice_recorder():FORMAT=pyaudio.paInt16CHANNELS=2RATE=22050CHUNK=1024RECORD_SECONDS=4WAVE_OUTPUT_FILENAME="first.wav"audio=pyaudio.PyAudio()#startRecordingstream=audio.open(format=FORMAT,channels=CHANNELS,rate=RATE,input=True,frames_per_buffer=CHUNK)print"k
我只看到几个问题问这个问题，但还没有一个有答案，所以我想我不妨试试。我一直在使用gensim的word2vec模型来创建一些向量。我将它们导出为文本，并尝试将其导入到嵌入投影仪的tensorflow实时模型中。一个问题。没用。它告诉我张量格式不正确。因此，作为初学者，我想我应该向一些更有经验的人请教可能的解决方案。相当于我的代码:importgensimcorpus=[["words","in","sentence","one"],["words","in","sentence","two"]]model=gensim.models.Word2Vec(iter=5,size=64)mo
我正在尝试读取一个wav文件，然后逐个样本地操作其内容这是我目前所拥有的:importscipy.io.wavfileimportmathrate,data=scipy.io.wavfile.read('xenencounter_23.wav')foriinrange(len(data)):data[i][0]=math.sin(data[i][0])printdata[i][0]我得到的结果是:000000等等它读取正确，因为如果我改为编写printdata[i]，我通常会得到大小为2的非零数组。 最佳答案 wavfile.rea
所以我最近成功地构建了一个系统，该系统将完全使用python录制、绘制和播放音频wav文件。现在，我试图在我录制和开始绘图并将文件输出到扬声器之间进行一些过滤和音频混合。但是，我不知道从哪里开始。现在我要读入一个初始的wav文件，应用低通滤波器，然后将新过滤的数据重新打包到一个新的wav文件中。这是我在记录初始数据后用来绘制初始数据的代码。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportwaveimportsysspf=wave.open('wavfile.wav','r')#ExtractRawAudiofromWavFilesign
