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解析声音“疗伤”的密码（音波声学）
关键词：音乐；情绪；健康；心理；疼痛；神经；听觉；体感；音波；呼吸；密码 早在1960年，《科学》杂志就发表过论文，发现在牙科手术过程中，音乐能调控病人的情绪。 低频段（60-80Hz）音波能像物理按摩般刺激副交感神经。古琴大师龚一演奏的《流水》。每个泛音间隔0.8秒。恰好匹配深度呼吸的黄金节奏。
37410编辑于 2025-10-25 - 来自专栏Hank’s Blog
4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
40140发布于 2020-09-16 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
33310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏刘笑江的专栏
R 语言线性回归应用：拟合 iOS 录音波形图
引言 微信读书有一个录音功能需求： 录音时绘制音频波形， 音频以 wav 格式保存 再次进入界面，加载 wav，重新渲染音频波形 步骤 1 通过 NSRecorder.averagePow
2.7K70发布于 2018-05-28 - 来自专栏Qt项目实战
Qt编写自定义控件60-声音波形图
非常强大和牛逼），fmod负责拿到音频数据对应的采样频谱数据，然后传给这个控件进行绘制即可，本控件主需要专注于绘制即可，这样fmod对应封装的类专注于音频采集等处理，实现了隔离，修改和增加功能比较方便，声音波形图控件除了可以设置采样的深度以外
2.4K20发布于 2019-09-25 - 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 - 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
1.8K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏人工智能与演化计算成长与进阶
15非监督学习异常检测4-6构建与评价异常检测系统
Note 对于异常检测问题而言，样本数据集往往是倾斜的，即 标记为 1 异常的数据往往很少，而标记为 0 即正常的数据往往很多 此时使用准确率等方法来进行判断一个模型的好坏往往是不合适的，所以通过 查准率和查全率以及 F1 分数能够很好的分析和判断这个问题
1.8K11发布于 2020-08-14 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
84200发布于 2019-11-13 - 来自专栏desperate633
第4-6课 数据的过滤where子句操作符使用通配符进行过滤
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。
2.3K10发布于 2018-08-22 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《Go语言精进之路：从新手到高手的编程思想、方法和技巧1》4-6章笔记
醍醐灌顶到没有，别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应，说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好，一个文件里有多个结构体，想知道某个结构体有哪些方法，需要借助IDE 2、命名使用单字母，特定场景能理解，例如循环里的i，遍历map的k,v，但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意，宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名，这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释，而代码整洁之道里说注释就不应该存在，如果要用注释，说明写的代码无法准确清晰的表达意思。
1.2K20编辑于 2022-09-21 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习4-6 猜数字游戏
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数，用户输入一个数对其进行猜测，需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较，并提示大了（“Too big”），还是小了（“Too
1.2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-6 水仙花数
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数（N≥3），它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如：153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
93740发布于 2020-09-15 - 来自专栏AI电堂
光学指纹识别芯片
02 指纹识别芯片的三种技术路线 相较于传统电容式指纹识别，光学式和超音波式指纹识别技术得益于高穿透性，物理限制影响低，有望逐步替代传统电容式指纹识别芯片，成为行业发展重心。 目前，主流指纹识别技术有三类，光学式、超音波式和电容式。其中电容式技术发展最为成熟、普及度最高。 2、超音波式指纹识别的技术原理是超音波阻抗。通过传感器对手指指纹的纹脊和纹谷反射出的不同回波进行收集。由于指纹的纹脊和纹谷反射回波不同，内置芯片可根据回波的差异构建3D图像并进行指纹对比验证。 ▲ 图6 超音波式指纹识别技术显示结构 超音波式指纹识别技术优势在于无需感光元件与电容感应，物理限制低；超音波穿透性强，可在不开孔情况下，实现屏下识别指纹，符合大屏流行趋势；同时识别率高， 超音波指纹识别技术代表厂商是高通和FPC。 3、电容式指纹识别的技术原理是指纹静电场。利用硅晶元与导电的皮下电解液形成电场。
2.5K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏Python研究者
人工智能下的音频还能这样玩！！！！
核心音频处理函数 音频处理 频谱表示 幅度转换 时频转换 特征提取 绘图显示 三、常用功能代码实现 读取音频 提取特征 提取Log-Mel Spectrogram 特征 提取MFCC特征 绘图显示 绘制声音波形 --- 4.绘图显示 4.1绘制声音波形 Librosa有显示声音波形函数waveplot( )： # # 绘图显示 import librosa.display import matplotlib.pyplot logmelspec, sr=sr, x_axis='time', y_axis='mel') plt.title('sample wavform') plt.show() [format,png] --- 将声音波形和频谱图绘制在一张图表中 ： # # 将声音波形和频谱图绘制在一张图表中： # extract mel spectrogram feature melspec = librosa.feature.melspectrogram(y
2.1K30发布于 2021-08-21 - 来自专栏BestSDK
直播SDK加入混响效果，让你的APP享受演唱会般空旷音效
混响功能属于语音前处理的范畴，即构科技的实现方法大致如下： 1）通过指定延迟时间和衰减程度，以原始的声音波形为输入，产生多个延迟（模拟反弹回来的）波形； 2）把多个延迟波形和原始的波形进行叠加，产生最终有混响效果的声音波形 一般来说，延迟波形的个数比较多的话，叠加产生的声音波形就比较丰满和有层次感，混响的效果也会比较好。
1.6K40发布于 2018-03-01 - 来自专栏机器人网
无人机和自动驾驶有了新型上帝之眼超声3D传感系统
德国新创公司Toposens开发出一种低成本的轻量级3D传感器系统，可执行超音波回音定位功能，从而将传送的信号转换成有形的3D环境景物映射，让人们或机器人得以顺利解读，进一步实现无人机与自动驾驶车等应用 Bahnemann展示这款精巧封装的原型，它采用大小仅40x40x5mm的塑料封装，重量也只有20克，整个传感器解决方案结合了1个压电超音波发射器以及3个分离式压电收发器。 超音波的另一个好处是它保有隐私，采用灰阶显示其结果，并仅揭露其深度。相较于摄影机，这种感测系统较不显眼，但可用于商场进行顾客行为分析，以及作为汽车的防碰撞系统使用。
76550发布于 2018-04-20 - 来自专栏深度学习与python
汇总了30余场面试，4-6月Java面经笔记及详解，通用性极强 | 极客时间
最近感慨面试难的人越来越多了，一方面是市场环境，更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。 基本上这样感慨的分为两类人，第一，虽然挂着 3、5 年经验，但肚子里货少，也没啥拿得出手的项目，自己还意识不到问题；第二，自身有技术追求，但欠点儿火候，多练习多吸收知识，锤炼一下问题不大。 拿我自己来说，早几年也是心比天高，觉得自己特了不起，结果往往一面试就发虚，大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了，再主动多跟着大佬学习，薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过
25510编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AI研习社
普林斯顿联合Adobe 连声音都能PS了 | 2分钟读论文
一般来讲，我们可以获取语音波形，也可以对语音波形进行编辑。但手工波形则非常困难，因为传统技术通常无法准确地找到波形中单词或字母的分界，更不用说编辑了。 ?
1.1K40发布于 2018-03-19 - 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
SSE图像算法优化系列四：图像转置的SSE优化（支持8位、24位、32位），提速4-6倍
本文介绍了如何利用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，以解决图像转置中存在的内存访问瓶颈问题。首先介绍了图像转置的算法和实现过程，然后通过具体示例展示了如何使用SSE/AVX指令集进行CPU并行加速，最后给出了针对不同CPU架构的优化策略。
2.5K100发布于 2018-01-03
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