原创 n全排列輸出和 n個數的組合(數字範圍a~b)

n全排列輸出:int WPermutation(int num, bool bRepeat) num表示num全排列 bRepeat標誌是否產生重複元素的序列。 int Permutation(int n, int* A, int cu

原创 某個集合的子集問題

int WToSigArray(int* A, int n)//消除重複元素 { int i,j,k; for( i = k = 1; i < n; i++) { for( j = 0; j < k; j++) { i

原创 初級8皇后問題

初級8皇后問題,不是真正的8皇后問題,是該問題的初級條件限制:產生不同行,不同列的組合。 typedef struct Spoint { int x; int y; Spoint() { x = -1; y = -1;

原创 KTV評分系統實現總結

    KTV唱歌評分系統也不是什麼新產品了,但是要把它做好,也不是很容易的事情。 比較有名的浙江衛視的評分軟件、手機軟件“唱吧”、網頁端在線“愛吼網”、酷我提供了K歌,但還沒有評分功能。       剛開始接手項目時,初步制定三個

原创 音樂節拍提取(二)

音樂節拍點位置預測:

原创 音樂節拍提取(一)

前段時間倒騰了一下音樂節拍數檢測,參考下面的網上的一個測試歌曲列表做了下對比,效果還不錯,基本上都是準的。 Itunes Link Name Time Artist BPM Album Genre Amazon Link

原创 人聲音樂聲檢測的小例子

待檢測音頻:http://pan.baidu.com/s/14J0uy 時間,類型 WAV_DIR/EXO - CALL ME BABY (叫我).wav -1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,

原创 初級硬幣最大最小問題遞推法

static int* Min; static int* Max; void LeastCoin2(int* Value, int Len, int *d, int Goal) { for(int i = 1; i <= Goal

原创 MFCC可視化

大多數文章和博客介紹都是MFCC的算法流程,物理意義,這裏僅僅從數據分佈可視化的角度,清晰觀察MFCC特徵在空間中的分佈情況,加深理解。 MFCC處理流程: MFCC參數的提取包括以下幾個步驟:(選自百度百科)           

原创 自由操控聲音-相位聲碼器-變調篇(一)

相位聲碼器可以直接完成變速不變調的功能,要完成變調不變速功能,可以直接和重採樣結合起來。 重採樣放在變速之前和之後,對效果都沒有什麼影響。 特別推薦:                    當做升調時,先做重採樣,再做變速。  

原创 初級硬幣問題

已知,有一批不同面值的硬幣,沒有硬幣個數限制,求得到S的所有組合,以及最小,最大硬幣個數。 最小、最大硬幣個數可以用貪心法,但是不一定能夠得到有效解,但是可以提高結題速度,此處略。 下面的解法比求解最大、最小硬幣比較耗時。 static

原创 變速變調原理與方法總結

調和變速原理 自然語音的產生可以簡化爲圖2-1模型,激勵源出來的聲門波信號與聲道模型進行卷積,最後通過嘴脣輻射模型產生語音。其中,激勵源決定說話人的基頻的大小,即音調的高低。聲道模型反映“潤色”的頻譜信息,具體的講,共振峯決定了語義信

原创 01揹包

//01揹包 void WKnapsack3(int *value, int* v, int n, int V) { int d[100]; memset(d, 0, sizeof(int)* 100); bool vi

原创 梳狀濾波器濾除諧波

假設原始信號採樣率爲4000kHz,由200Hz爲基波的一組幅度爲1的諧波構成,此處由正弦函數模擬。 由此得到200Hz,400Hz,600Hz...2000Hz,但是此處2000Hz的幅度幾乎爲0,後面詳細說明。   200Hz

原创 深度學習語音降噪總結

  實時語音通信發展到今天,用戶對通話語音質量提出了越來越高的要求。由於終端設備的多樣性以及使用場景的差異,聲音問題依然存在。傳統的音頻處理技術從聲音信號本身出發,挖掘其時頻特性,作出假設,建立物理模型,很多參數都需要人工進行精細化微調,