μ律(μ-Law)压缩器是数字电话通信标准G.711的一部分，也被称为PCM（脉冲编码调制）。这是国际电信联盟制定的一套语音压缩标准，其中定义了两种基于对数关系的非均匀量化方法：一种是μ律压缩器，另一种是A律压缩器。μ律(μ-Law)主要应用于北美和日本等地区的数字电话通信系统中。输入信号tx被规格
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在标准的电话系统中, 通常认为能够发出的最高频率是4 kHz, 根据奈奎斯特定理, 采样频率需要达到8 kHz。如果没有采用u率或A率的压缩和扩展及均匀量化方法, 每个采样点至少需要12位数据量来表示声音信息然而, 通过应用适当的压缩技术可以在保持相同音质的情况下将每样品的位数减少到8位。这样, 数
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声音幅度调整t通过增大音箱音量的方法，并不改变原始声音文件中的波形幅度，只改变播放出来的声音大小，这里我们说的是改变原始声音文件中的波形幅度。 t选择菜单命令“效果→音量→更改音量”弹出音量对话框如下。音量调节条中有一个可以用鼠标拖动的滑块，向左拖动是减少音量，向右拖动是增加音量。调节确定后，可以看
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信号入门的 Python 脚本，功能比较全，逻辑也清晰。你能看到从信号的生成、傅里叶变换到滤波器的设计整个流程，适合用来入门或者课堂演示。用的是 NumPy 和 SciPy，代码结构也蛮简洁，不绕弯子。 信号的生成用的是正弦波叠加，方便理解也容易调试。傅里叶变换这块用了scipy.fftpack，虽
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5.28日博客发布了一系列信号处理教程代码，包括5个Jupyter Notebook和2个Python文件，可直接运行。若有问题，请在博客留言。
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信号处理流程取决于 Linux 内核屏蔽字。当信号不可靠时，进程只处理一个；当信号可靠时，进程将根据排队顺序逐个处理。
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这份语音处理源代码来自加州圣迭戈大学，提供 MFCC 和 AMDF 等语音提取算法。
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