thonypythony 5e0c46ef50 Update Readme.md 7 달 전
..
AVIdeoclassificator 5e0c46ef50 Update Readme.md 7 달 전
audioneuroclassificator 69bb0011d5 Update README.md 7 달 전
611.PNG f8e644417e 2 7 달 전
611.wav f8e644417e 2 7 달 전
611spectrums.PNG f8e644417e 2 7 달 전
611wm-611spectrums.PNG f8e644417e 2 7 달 전
611wm.wav f8e644417e 2 7 달 전
611wmspectrums.PNG f8e644417e 2 7 달 전
AudioclassificationTensorFlowbasic.ipynb f8e644417e 2 7 달 전
Froukje - Drijfzand.ogg f8e644417e 2 7 달 전
LICENSE fdf6e8d6e3 add 1 7 달 전
README.md be464ac9f7 Update README.md 7 달 전
after_new_melspec.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec1.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec2.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec3.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec4.png f8e644417e 2 7 달 전
after_new_spec5.png f8e644417e 2 7 달 전
audiocompare.py fdf6e8d6e3 add 1 7 달 전
audiospectrum.ipynb f8e644417e 2 7 달 전
before_new_melspec.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec1.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec2.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec3.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec4.png f8e644417e 2 7 달 전
before_new_spec5.png f8e644417e 2 7 달 전
eP0gppr.png f8e644417e 2 7 달 전
mms09_173-232.pdf f8e644417e 2 7 달 전
photo_2023-06-21_10-22-16.jpg fdf6e8d6e3 add 1 7 달 전
photo_2024-07-03_16-40-24 (2).jpg f8e644417e 2 7 달 전
photo_2024-07-03_16-40-24.jpg f8e644417e 2 7 달 전
photo_2024-07-03_16-401-24.jpg f8e644417e 2 7 달 전
photo_2024-07-03_16-440-32.jpg f8e644417e 2 7 달 전
simpleaudioanalys.ipynb f8e644417e 2 7 달 전
soxMP3toWAV.py f8e644417e 2 7 달 전
Каждый кадр содержит один бит.PNG f8e644417e 2 7 달 전
без оригинала обнаружить встраивание не представляется возможным.PNG f8e644417e 2 7 달 전
пример встраивания ватермарки.PNG f8e644417e 2 7 달 전
пример разделения на подмножества сэмплов.PNG f8e644417e 2 7 달 전

README.md

sox 1.mp3 -r 44.1k -c 1 -b 16 2.wav

Сравнение двух аудиосообщений с использованием библиотеки Librosa.

Librosa — библиотека, которая обеспечивает анализ и обработку звука. Сравнение производится путем вычисления характеристик MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), описывающих звуковую сигнатуру каждого аудио.

Важные замечания:
— Для точного сравнения аудиозаписей они должны иметь одинаковую продолжительность и аналогичные условия записи (громкость, уровень шума и т.д.).
— Возможно потребуется дополнительная предварительная обработка, например, нормализация громкости.

librosa.version
'0.10.1'
AttributeError: No librosa.core attribute dtln

Возможное решение:

dist = mfcc1 - mfcc2
print(f'Distance between audios is {((dist ** 2).sum(axis=0) ** 0.5).sum()}')

Import them both into Audacity. Apply the “Invert” effect to one of the tracks. Select both tracks, then from the “Tracks menu > Mix and Render”. If the tracks were identical, the result will be silence. To check that it is absolute silence, select the full (mix) track, and open the “Amplify” effect. If the Amplify effect says that the “New Peak Amplitude” is “-infinity”, then the mix track is totally silent and the two imported files have identical audio.

Sources