blocks|key|3714283|text|虽然我自己还没有试着引用pyAudioAnalysis的话：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3714284|pyAudioAnalysis是一个包含各种音频分析任务的Python库。通过pyAudioAnalysis，您可以：|3714285|提取音频特征和表示(例如mfccs、谱图、色度)|unordered-list-item|3714286|分类未知的声音|3714287|音频段分类器的训练、参数调整与评估|3714288|检测音频事件，并从长录音中排除沉默时间|3714289|执行监督分割(联合分割-分类)|3714290|执行无监督的分割(例如说话人二次化)|3714291|提取音频缩略图|3714292|训练和使用音频回归模型(例如应用:情感识别)|3714293|应用降维方法可视化音频数据和内容相似性|3714294|命令行操作，例如：|3714295|铬的提取：python+audioAnalysis.py+fileChromagram+-i+data/doremi.wav.|style|CODE|3714296|3714297|📷|atomic|3714298|请注意，在github上有许多(编写时为446)的代码分叉，其中一些可能包含有用的修改。|3714299|先决条件：|3714300|git版本控制客户端，(几乎每个平台都有几个客户机可用)。|3714301|python+(最初的代码用于python2.7，但至少部分这叉在python3.3或更高版本下运行)。|3714302|在安装python之后运行pip+install+numpy+matplotlib+scipy+sklearn+hmmlearn+simplejson+eyed3+pydub的几个python包应该完成这项工作。|3714303|示例和详细的教程可以在维基上找到。|3714304|此选项是免费的(免费和开放源码)和跨平台的。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://i.stack.imgur.com/wUSaO.png|imageAlt|2|https://www.python.org/|3|https://github.com/naktinis/pyAudioAnalysis|4|https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis/wiki^0|C|F|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|1|5|1L|1|0|0|1|1|0|0|0|0|0|6|2|U|1|3|0|D|22|0|B|2|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|25|8|@]|9|@$A|26|B|27|1|28]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|29|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|2A|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|I|3|J|5|H|7|2B|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|K|3|L|5|H|7|2C|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|M|3|N|5|H|7|2D|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|H|7|2E|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Q|3|R|5|H|7|2F|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|S|3|T|5|H|7|2G|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|U|3|V|5|H|7|2H|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|W|3|X|5|H|7|2I|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|Y|3|Z|5|H|7|2J|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|10|3|11|5|H|7|2K|8|@$A|2L|B|2M|12|13]]|9|@]|C|$]]|$1|14|3|-4|5|6|7|2N|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|15|3|16|5|17|7|2O|8|@]|9|@$A|2P|B|2Q|1|2R]]|C|$]]|$1|18|3|19|5|6|7|2S|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|1A|3|1B|5|6|7|2T|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|1C|3|1D|5|H|7|2U|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|1E|3|1F|5|H|7|2V|8|@]|9|@$A|2W|B|2X|1|2Y]|$A|2Z|B|30|1|31]]|C|$]]|$1|1G|3|1H|5|H|7|32|8|@$A|33|B|34|12|13]]|9|@]|C|$]]|$1|1I|3|1J|5|6|7|35|8|@]|9|@$A|36|B|37|1|38]]|C|$]]|$1|1K|3|1L|5|6|7|39|8|@]|9|@]|C|$]]]|1M|$1N|$5|1O|1P|1Q|C|$1R|1S]]|1T|$5|1U|1P|1V|C|$1W|1X|1Y|-4]]|1Z|$5|1O|1P|1Q|C|$1R|20]]|21|$5|1O|1P|1Q|C|$1R|22]]|23|$5|1O|1P|1Q|C|$1R|24]]]]

While I haven't tried it myself <a href="https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis" rel="nofollow noreferrer">pyAudioAnalysis</a> to quote the blurb:

pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can:

<ul>
<li>Extract audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram)</li>
<li>Classify unknown sounds</li>
<li>Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments</li>
<li>Detect audio events and exclude silence periods from long recordings</li>
<li>Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification)</li>
<li>Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization)</li>
<li>Extract audio thumbnails</li>
<li>Train and use audio regression models (example application: emotion recognition)</li>
<li>Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities</li>
<li>Command Line Operation e.g.:

<ul>
<li>Chromagram extraction: <code>python audioAnalysis.py fileChromagram -i data/doremi.wav</code>.
<a href="https://i.stack.imgur.com/wUSaO.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/wUSaO.png" alt="Example 1"></a></li>
</ul></li>
</ul>

Note that there are many, (446 at the time of writing), forks of this code on github some of which may include useful modifications.

Pre-Requisites:

<ul>
<li>git version control client, (several clients are readily available for just about every platform).</li>
<li><a href="https://www.python.org" rel="nofollow noreferrer">python</a> (the original code is for python 2.7 but at least part of <a href="https://github.com/naktinis/pyAudioAnalysis" rel="nofollow noreferrer">this</a> fork run under python 3.3 or later).</li>
<li>Several python packages, running <code>pip install numpy matplotlib scipy sklearn hmmlearn simplejson eyed3 pydub</code> after installing python should do the job.</li>
</ul>

Examples and detailed tutorials can be found at the <a href="https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis/wiki" rel="nofollow noreferrer">wiki</a>.

This option is Free, (Gratis &amp; Open Source), and cross platform.

What graphs / visuals can be generated from audio files?
Is there a command-line utility to generate said visual?

I found the following:

Waveform : ffmpeg is able to generate a waveform 
Spectrogram : sox can make a spectrogram 

Any CLI tool for audio analysis could be useful as well.
Basically anything that'll give me more information than
duration, bitrate, format, channels, sample rate, bit/sample.

My operating system is Windows 7.
Solutions for other platforms are accepted.
(just precise what os the solution is aimed at)

Audio Analysis tools CLI

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

全新交互，全新视觉，新增快捷键、悬浮工具栏、高亮块等功能并同时优化现有功能，全面提升创作效率和体验

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社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

从音频文件可以生成什么样的图形/视觉效果？是否有命令行实用程序来生成所述的可视功能？我发现了以下情况：波形: ffmpeg能够产生波形。光谱图: sox可以制作光谱图。任何用于音频分析的CLI工具也可能是有用的。基本上，任何能给我提供比持续时间、比特率、格式、通道、采样率、位/样本更多的信息。我的操作系统是Windows 7，其他平台的解决方案是可以接受的。(精确地说明解决方案的目的是什么)

问音频分析工具CLI
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