#76 · 主分类： 语音合成与识别
audioFlux
audio
audio-analysis
audio-features
audio-processing
deep-learning
machine-learning
mfcc
mir
music
music-analysis
music-information-retrieval
pitch
python
signal-processing
spectral-analysis
spectrogram
time-frequency-analysis
wavelet-analysis
wavelet-transform
用于音频和音乐分析、特征提取的库。
项目最后更新：03/06/26
GitHub Stars
3.4K
Forks数量
146
贡献者数量
6
许可证
MIT
收录理由
音频和音乐领域的机器学习，大量功夫花在模型见到数据之前的那一步，audioFlux正是为接管这一前端环节而生的。它封装了数十种时频变换方法，从STFT、CQT到小波变体和非平稳Gabor，并组合出数百种特征，涵盖频谱特征、倒谱系数、色度以及YIN等音高估计算法。这些特征可以直接接入深度学习训练流程，用于分类、源分离和音乐信息检索等任务，更像一个实用的特征提取层，而非研究玩具。核心用C实现，保证了大规模数据集处理和移动端场景下的速度。在Linux、macOS或Windows上做开发的工程师，会发现其Python接口易于上手，文档里的示例覆盖了MFCC提取、起始点检测和谐波打击乐分离等常见用途。
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