基于主成分分析的混音方法
一、简介:
基于主成分分析的混音方法是一种常见的音频混音技术,它利用主成分分析(PCA)对音频信号进行降维和重构,从而实现混音。
二、基本步骤如下:
采集和存储需要混音的音频信号。
对音频信号进行主成分分析,提取出主成分,即数据中最主要的信息。
将主成分进行降维处理,只保留其中的一部分信息。
将不同音频信号的降维主成分按照一定比例加权叠加,得到混音后的主成分。
将混合后的主成分重构为混音后的音频信号。
三、有优缺点分析:
基于主成分分析的混音方法的优点在于,它可以自动地提取数据中最主要的信息,并将其用于混音,从而降低混音的复杂度。此外,该方法还可以处理高维数据,因此可以用于多个信号的混音。
四、下面是一个基于主成分分析的混音方法的示例代码,在该示例代码中,我们使用了一个名为eigen_decomposition()的函数来执行协方差矩阵的特征值分解。实际上,该函数需要根据具体情况进行实现。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 1024 // number of samples
#define M 2 // number of audio signals
#define K 1 // number of mixed components
float x[N][M]; // audio signals
float z[N][K]; // mixed components
float w[M][K]; // mixing weights
float y[N][M]; // mixed audio signals
void pca_mixing() {
int i, j, k;
float sum_x, sum_w, sum_y;
// calculate mean of audio signals
float mean[M];
for (j = 0; j < M; j++) {
sum_x = 0.0;
for (i = 0; i < N; i++) {
sum_x += x[i][j];
}
mean[j] = sum_x / N;
}
// subtract mean from audio signals
for (j = 0; j < M; j++) {
for (i = 0; i < N; i++) {
x[i][j] -= mean[j];
}
}
// calculate covariance matrix of audio signals
float cov[M][M];
for (j = 0; j < M; j++) {
for (k = 0; k < M; k++) {
sum_w = 0.0;
for (i = 0; i < N; i++) {
sum_w += x[i][j] * x[i][k];
}
cov[j][k] = sum_w / (N - 1);
}
}
// peform eigenvalue decomposition of covariance matrix
float eigval[M];
float eigvec[M][M];
eigen_decomposition(cov, eigval, eigvec);
/ select top K eigenvectors
float top_eigvec[M][K];
for (j = 0; j < K; j++) {
for (k = 0; k < M; k++) {
top_eigvec[k][j] = eigvec[k][M-j-1];
}
}
// calculate mixing weights
for (j = 0; j < M; j++) {
for (k = 0; k < K; k++) {
sum_w = 0.0;
for (i = 0; i < M; i++) {
sum_w += top_eigvec[i][k] * cov[i][j];
}
w[j][k] = sum_w / eigval[k];
}
}
// calculate mixed components
for (k = 0; k < K; k++) {
for (i = 0; i < N; i++) {
sum_x = 0.0;
for (j = 0; j < M; j++) {
sum_x += w[j][k] * x[i][j];
}
z[i][k] = sum_x;
}
}
// calculate mixed audio signals
for (j = 0; j < M; j++) {
for (i = 0; i < N; i++) {
sum_y = 0.0;
for (k = 0; k < K; k++) {
sum_y += w[j][k] * z[i][k];
}
y[i][j] = sum_y;
}
}
}
相关文章:
基于主成分分析的混音方法
一、简介: 基于主成分分析的混音方法是一种常见的音频混音技术,它利用主成分分析(PCA)对音频信号进行降维和重构,从而实现混音。 二、基本步骤如下: 采集和存储需要混音的音频信号。 对音频信号进行主成分…...
Code Two Exchange Crack
CodeTwo Exchange 迁移允许直接从早期版本的 Exchange(从 Exchange 2010 开始)安全、轻松地迁移到 Exchange 2019 和 2016。此服务器应用程序还允许您集中管理来自 Microsoft 365 (Office 365) 的邮箱迁移以及来自基于 IMAP 的电子邮件系统(例…...
jQuery.form.js 详细用法_维护老项目使用
概述 jquery-3.3.1.min.js : http://jquery.com/download jquery.form.min.js :http://malsup.com/jquery/form/#tab7 jquery form 是一个表单异步提交的插件,可以很容易提交表单,设置表单提交的参数,并在表单提交前…...
【Java】关于你不知道的Java大整数运算之BigInteger类超级好用!!!
目录 一、BigInteger类简单介绍 二、BigInteger构造方式 (1)构造方式 (2)输入方式 三、BigInteger常见的成员方法 (1)方法介绍 (2)方法使用演示 1.加减乘除余 2.比较 3.绝…...
运维是不是没有出路了?
瑞典马工的《是时候让运维集体下岗了》一出,就让运维人为之一颤,人人自危。文章开篇就提到:明人不说暗话,在云原生和DevOps成熟的今天,运维作为一个岗位和团队已经完成了历史任务,应该退出舞台了…...
【C++笔试强训】第七天
选择题 解析:内联函数(inline)一般用于代码较少,代码块里面没有递归且频繁调用的函数,是一种以空间换时间(不是指内存,而是指令变多编译出来的可执行程序会变大)的做法。内联函数在预…...
mysql binlog 一直追加写,磁盘满了怎么办?
文章目录 mysql binlog 清理策略1、设置binlog最大的文件数和文件大小2、定时清理过期binlog文件3、手动清理binlog文件4、禁用或启用binlogmysql binlog用于记录mysql数据库所有变更(数据库的DDL、DML操作)包括用户执行的语句,以及底层引擎所执行的操作的二进制日志,主要用…...
缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿解决方案
什么是缓存 缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),是存贮数据的临时地方,一般读写性能较高。 添加 redis 缓存 给店铺类型查询业务添加缓存 需求:添加ShopTypeController中的queryTypeList方法,添加查询缓存 缓存更新…...
web + servlet + jdbc mysql 实现简单的表单管理界面
目录数据库创建数据库连接servlet创建,这里注意一下我的数据库我自己改了一下名字lhx网页html运行文件目录展示首先我们准备好开发使用的工具以及配置 idea2020 tomcat8.5 创建javaweb参考idea编译Tomcat详细步骤 IDEA通过JDBC连接数据库请参考jdbc连接数据库 需要登陆注册界面…...
Maven 国内镜像仓库
镜像仓库目标 当我们未定义任何远程仓库时,使用 Maven 更新依赖时,其会去默认远程仓库中拉取,默认远程仓库 是国外地址,所以在国内访问特别慢,想提升访问速度,需要将国外地址换成国内地址 更换仓库地址的…...
day21 ● 530.二叉搜索树的最小绝对差 ● 501.二叉搜索树中的众数 ● 236. 二叉树的最近公共祖先
二叉搜索树的最小绝对差 二叉搜索树(Binary Search Tree,简称 BST)是一种特殊的二叉树,它的每个节点都满足以下条件: 左子树上所有节点的值均小于该节点的值;右子树上所有节点的值均大于该节点的值&#…...
大学计算机(软件类)专业推荐竞赛 / 证书 官网及赛事相关信息整理
大学计算机专业(软件)推荐竞赛 / 证书 官网及赛事相关信息 一、算法类(丰富简历): 1、ACM国际大学生程序设计竞赛: 官网:https://icpc.global/ 国内:http://icpc.pku.edu.cn/index.htm 报名方式:区域预赛一般每年9-1…...
Metasploit入门到高级【第九章】
预计更新第一章:Metasploit 简介 Metasploit 是什么Metasploit 的历史和发展Metasploit 的组成部分 第二章:Kali Linux 入门 Kali Linux 简介Kali Linux 安装和配置常用命令和工具介绍 第三章:Metasploit 基础 Metasploit 的基本概念Met…...
JDK之8后: 协程? 虚拟线程!!!
特性官方文档: https://openjdk.org/jeps/436 Java协程 近三十年来,Java 开发人员一直依赖线程作为并发服务器应用程序的构建块。每个方法中的每个语句都在线程内执行,并且由于 Java 是多线程的,因此多个执行线程同时发生。线程是Java的并发…...
体验 jeecg
体验 jeecg官网地址事前准备安装升级 node 和 npm 版本验证安装安装 pnpm clidocker 启动 MySQLdocker 启动 redisgit clone 项目启动JAVA项目 jeecg-boot启动Vue3项目 jeecgboot-vue3官网地址 http://www.jeecg.com/ 事前准备 (1) 为了回避Could not find artifact com.mic…...
投稿指南【NO.13】计算机学会CCF推荐期刊和会议分享(人工智能)
前 言国内高等院校研究生及博士毕业条件需要发表高水平期刊或者顶会(清北上交等重点学校毕业要求为至少发一篇顶会),很多同学私信问到一级学会的会议论文怎么找、是什么,比如前段时间放榜的CVPR论文就是人工智能领域的顶会国际会议…...
一份sql笔试
1、 select substr(time,1,10),count(order_id),count(distinct passenger_id) from order where substr(time,1,7)2023-08 group by substr(time,1,10) order by substr(time,1,10);2、 select city_id from (select * from order where substr(time,1,7) 2022-08) t1 left j…...
交换瓶子
交换瓶子 贡献者:programmer_ada 有N个瓶子,编号 1 ~ N,放在架子上。 比如有5个瓶子: 2 1 3 5 4 要求每次拿起2个瓶子,交换它们的位置。 经过若干次后,使得瓶子的序号为: 1 2 3 4 5 对于这么…...
二、Docker安装、启动、卸载、示例
Docker 支持 CentOS 6 及以后的版本,可以直接通过yum进行安装: 使用流程:启动主机 – 启动Docker服务 – 下载容器镜像 – 启动镜像得一个到容器 – 进入容器使用我们想要的程序 主机一般是Linux、Utuban 以下主机系统以CentOS7为例子&#…...
开心档之C++ STL 教程
C STL 教程 目录 C STL 教程 实例 在前面的章节中,我们已经学习了 C 模板的概念。C STL(标准模板库)是一套功能强大的 C 模板类,提供了通用的模板类和函数,这些模板类和函数可以实现多种流行和常用的算法和数据结构…...
网络六边形受到攻击
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 抽象 现代智能交通系统 (ITS) 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 (…...
三维GIS开发cesium智慧地铁教程(5)Cesium相机控制
一、环境搭建 <script src"../cesium1.99/Build/Cesium/Cesium.js"></script> <link rel"stylesheet" href"../cesium1.99/Build/Cesium/Widgets/widgets.css"> 关键配置点: 路径验证:确保相对路径.…...
Admin.Net中的消息通信SignalR解释
定义集线器接口 IOnlineUserHub public interface IOnlineUserHub {/// 在线用户列表Task OnlineUserList(OnlineUserList context);/// 强制下线Task ForceOffline(object context);/// 发布站内消息Task PublicNotice(SysNotice context);/// 接收消息Task ReceiveMessage(…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
基于当前项目通过npm包形式暴露公共组件
1.package.sjon文件配置 其中xh-flowable就是暴露出去的npm包名 2.创建tpyes文件夹,并新增内容 3.创建package文件夹...
cf2117E
原题链接:https://codeforces.com/contest/2117/problem/E 题目背景: 给定两个数组a,b,可以执行多次以下操作:选择 i (1 < i < n - 1),并设置 或,也可以在执行上述操作前执行一次删除任意 和 。求…...
Java入门学习详细版(一)
大家好,Java 学习是一个系统学习的过程,核心原则就是“理论 实践 坚持”,并且需循序渐进,不可过于着急,本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始,逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
基于Java Swing的电子通讯录设计与实现:附系统托盘功能代码详解
JAVASQL电子通讯录带系统托盘 一、系统概述 本电子通讯录系统采用Java Swing开发桌面应用,结合SQLite数据库实现联系人管理功能,并集成系统托盘功能提升用户体验。系统支持联系人的增删改查、分组管理、搜索过滤等功能,同时可以最小化到系统…...
