音频分离

详细了解中介绍的技术和代码，请参阅N. Tengtrairat、Bin Gao、WL Woo和SS Dlay的论文“使用伪立体混合和复杂2D直方图进行单通道音频分离”，刊登在IEEE Trans. on Neural Networks和学习系统上，第24卷，第11期，第1-14页，2013。

数字逻辑答案的 MP3 资源，挺适合复习期末或做题的时候用的，不是传统意义上的音频学习，而是那种有人帮你读题的感觉，比较像你坐在考场前夜听朋友划重点。声音清晰、节奏也不快，适合一边听一边在草稿纸上推逻辑公式。搭配一些数字逻辑的资料用，效果还不错。 如果你平时刷题用的是 PDF 或者在线题库，建议你把这类音频也试试看，是做不动题的时候，听一听也能换换脑子。再配合下像MP3Gain这种工具，把音量统一一下，不然切换设备听音频的时候音量差别太大。 还有哦，如果你搞 MATLAB 也顺便用 MP3 格式做点数据，那mp3read和mp3write这两个函数挺好用的，起来也快，适合批量读取 MP3 信息

MySQL 的读写分离方案，用得好能省掉你一半的性能烦恼。Amoeba 的配置方式比较简单，适合不想折腾太多脚本的你。写操作走主库，读操作扔给从库，压力一下就分散了，响应也快了不少。读写分离其实就是个分工协作的逻辑，主库写数据，从库读数据，像流水线一样高效。对高并发业务友好，比如电商下单+查看订单，读多写少的场景效果更。说到实现方式，分三种：中间件、应用层和数据库自身。中间件像 Amoeba 和 MySQL Proxy 这种挺常见，Amoeba 更适合图省事，配置少；Proxy 灵活但脚本多，看你偏好。Amoeba 的配置还挺直观的，主从建好之后配置下 dbServer.xml 就能跑。像下面

音频反转的 MATLAB 脚本项目，ReverseAudio，起来挺顺的，尤其适合科研或者音频后期的朋友。用 MATLAB 做音频，ReverseAudio 这个项目就比较上手。它的重点就是把一段音频“倒着放”，像你听人声或鼓点从尾巴开始倒回去，挺适合搞点创意的音效或者做实验。整个流程也不复杂：先用audioread读取音频，再用audioData(end:-1:1)反转数据，写回去用audiowrite保存。嗯，核心逻辑就这几行，代码看着蛮清晰的。里面的reversa.m脚本估计就是主角了，想改点功能，比如剪掉静音段、调音量，也可以自己加点逻辑。license.txt记得看看，开源用起来也得

MATLAB 的音频采集和功能，做起来其实还挺顺的，尤其是结合 GUI 之后，交互体验一下子就上来了。这个项目整理得蛮全面的，从采集到再到可视化，逻辑清晰，对音频类项目入门友好。 音频采集这块用的是audiorecorder，配置参数后，点个按钮就能录音。你要是做教学或是语音识别类的项目，这玩意儿挺实用的。录音状态还能实时反馈，调试起来方便。 滤波器设计部分也比较好玩，支持 Butterworth、Chebyshev 这些经典滤波器，GUI 上调个截止频率，看看效果变化，蛮直观的。滤波后音频干净了不少，体验提升挺。 FFT 频谱我觉得是重点，fft函数加plot组合，分分钟就能出频谱图。你如果

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

MySQL 的读写分离功能，其实你搞过主从复制就不难理解。Atlas 就是个挺实用的工具，专门帮你搞定这事。它是 360 出的，底子是 MySQL-Proxy，不过做了不少优化，修了 bug，还加了不少新特性。部署的时候你会踩坑，比如分离不生效，多半是参数没配好，像min-idle-connections这类，真得好好盯着看才行。

这篇教程基于Mycat，详细介绍了如何实现读写分离和主从复制。通过逐步指导，帮助读者掌握关键步骤和技巧。

此工具利用.wav格式音频信号，寻找信号中的峰值与包络，并识别可能的喘息位置。同时，它还计算频谱图、带宽占用和功率。所有文件均以ZIP格式上传。

语音识别是一门跨学科领域，近二十年来取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。未来十年内，预计语音识别技术将广泛应用于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务及消费电子产品等领域。语音识别听写机曾被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，许多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域的十大重要科技之一。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等多个领域。