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Unity 读取资源文件 Resources.Load()

Posted on 2018-10-29 | Edited on 2018-11-14 | In tech | | Views:

Unity 中使用 Resources.Load() 命令读取资源文件。

使用中有几个值得注意的地方:

  1. 读取文件时的根目录是 Assets/Resources,所有资源文件都放在该文件夹下,命令中的路径从 Resources 文件夹里开始写。
  2. 用 / 表示子文件夹。
  3. 读取的文件不要加文件的后缀。
  4. Load 后 <> 中写入读取的类型。

举个例子,如果我们想要读取音频文件 Assets/Resources/AudioClips/1.wav,那么命令写作

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string fname = "AudioClips/1";
AudioClip clip = Resources.Load<AudioClip>(fname);

又比如想要读取一个混音文件 Assets/Resources/AudioMixerGroup.mixer,同上写作

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string fname = "AudioMixerGroup";
AudioMixer mixer = Resources.Load<AudioMixer>(fname);

https://docs.unity3d.com/ScriptReference/Resources.Load.html

librosa.load() 读取音频的采样率处理

Posted on 2018-10-18 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:

利用python中的 librosa.load() 我们可以轻松的读取音频文件,但对于不同采样率的音频文件,使用这一函数有一些细节还需注意。

如果 sr 缺省,librosa会默认以22050的采样率读取音频文件,高于该采样率的音频文件会被下采样,低于该采样率的文件会被上采样。

如果希望以原始采样率读取音频文件,sr 应当设为 None。具体做法为 y, sr = librosa(filename, sr=None)。

https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.core.load.html

音频重采样 python+librosa

Posted on 2018-10-17 | Edited on 2019-01-25 | In tech , audio | | Views:

Update:

一个音频重采样并保存的脚本。


python中的 librosa.resample() 让我们可以非常方便的对音频文件进行重采样。

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import librosa
# to install librosa package
# > conda install -c conda-forge librosa

filename = 'ClapSound.wav'
newFilename = 'ClapSound_8k.wav'

y, sr = librosa.load(filename, sr=48000)
y_8k = librosa.resample(y,sr,8000)

librosa.output.write_wav(newFilename, y_8k, 8000)
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impulse response 使用的踩坑 —— cconv

Posted on 2018-10-16 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:

在 impulse response 的使用中遇到了小小的问题,具体如图,第一行是原始信号,第二行是响应的信号,在通过将原始信号和相应信号分别转换到频域求得 transfer function 后,ifft 得到 impulse response。第三行是原始信号和 ir 进行卷积得到的结果,可以看到在信号最开始的阶段,有一个意料外的响应。:

r_conv.jpg

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spatially oriented format for acoustics

Posted on 2018-09-07 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:

UNDER CONSTRUCTION…

SOFA (spatially oriented format for acoustics) 是一种存储空间声学数据的格式,在保存HRTF和BRIR这样的空间传播函数上格外方便。尤记得从前,使用HRTF,方向信息距离信息,都得写在文件名里,有了SOFA格式,这些信息会保存在文件中,使用起来会方便很多。

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语音情感识别探讨

Posted on 2018-07-19 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:
近期开始了一个语音情感识别的任务,我对于这一方面完全没有经验,所以第一件事情就是调查相关的基础知识与背景,主要参考了一篇2010年的论文 “Survey on speech emotion recognition: Features, classification schemes, and databases”,如今有894个引用,可以说是较为权威的论文了。因为是2010年发表的,而智能音频这一块这些年发展又飞速,可能有些内容已经过时,不过作为上手,应该是一个不错的选择。(收回最后一句话,看了一篇最新的综述,说情感识别在最近几年几乎没有太大进展)
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HOA声场重建原理

Posted on 2018-07-12 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:
在空间音频尤其是声场重建的任务中,HOA绝对是最为重要的技术之一,但这个HOA涉及到调和分解等一系列概念,理解起来其实并不容易。最近要写一篇基于HOA的声场重建论文,但在background的时候就感到头疼,不知怎么下手,于是借着这篇文章,回头看看HOA,也好梳理一下自己的思路。
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在hexo-NexT中插入note提示块

Posted on 2018-07-12 | Edited on 2018-11-14 | | Views:

hexo中可以插入一些很酷的提示块,效果如下:

default 提示块标签

primary 提示块标签

success 提示块标签

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librosa音频操作基础和特征提取

Posted on 2018-07-12 | Edited on 2018-11-14 | In tech , audio | | Views:

把项目页面里面的这个python音频操作和特征提取小教程搬到了这里,用gist分享,jupyter notebook也可以显示啦。

→更大更干净的页面

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搭建hexo+next博客并把项目主页放在上面

Posted on 2018-07-11 | Edited on 2018-10-17 | | Views:

搭建hexo+next博客并把项目主页放在上面

其实博客还是想用csdn写,但是像jupyter notebook这些,想在网上贴出来,一方面和大家分享,一方面也想留作存档,在csdn就不太方便,还是githube page好。之前在github page上搭了博客,随后由于懒惰废弃了,想从新捡起,可当时安装了很多依赖,现在找不回来,导致hexo已经生成不了,因为之前用的不多,所以索性重新再来,也一边在这里记录,免得下次又忘。

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Jon

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