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我有一个脚本，我想用它来自动化 Audacity 中的流程。我已经设置好了，所以我想在 Audacity 中执行的所有功能都是键盘快捷键（因为我不认为 Audacity 使用标准的窗口菜单，就像是必需的WinMenuSelectItem()）换句话说，我的整个代码由Send()命令的多个实例组成. 问题是，AutoIT 执行代码的速度太快了。我尝试过使用WinWait()，但这些过程需要不同的时间。我也试过了ShellExecuteWait()，RunWait()有没有办法让它等到程序没有做某事，然后执行我的发送命令？这是我的一些代码

我通过 NoMachine 远程连接到运行 CentOS 7 的 Linux VM。NoMachine 将客户的麦克风呈现为脉冲音频源。我可以使用 Audacity 从 pulseaudio 源录制。但是，其他应用程序（Chrome、Firefox、Slack、WebEx）看不到或无法将脉冲音频源识别为麦克风。test.webrtc.org 说[ FAILED ] Failed to get access to local media due to error: NotFoundError。

pacmd list-sources显示：

2 source(s) available. index: 1 name: <nx_voice_out.monitor> driver: <module-null-sink.c> * index: 2 name: <nx_audio_in.monitor> driver: <module-null-sink.c>

如何让应用程序将脉冲音频源识别为麦克风？

我看过一些关于使用 NAudio 在录音中检测静音的文章。但是，我遇到了障碍。我现在正在研究使用更复杂的静音检测方法，例如傅里叶变换。与此同时，也许有人可以对我遇到的问题有所了解。

我在 C# 中使用 NAudio 编写了一个程序来检测 WAV 文件中的静音。我有一个用于测试它的示例听写文件，它工作正常。

作为进一步的测试，我使用 Audacity 创建了一个 Wav 文件，它使用降噪功能在其中有 1 分钟的静音。当我听它时，我听不到声音。当我在它上面运行我的程序时，最低分贝读数高于听写文件中的最低分贝读数。我想知道为什么因为这让我担心，我无法检测到其中可能有静音的听写文件。

我正在做一个学校项目，我必须处理大型 wav 文件（> 250Mgb），我想知道，为什么当我将这样的文件读取到 audacity 软件时，读取和绘制大约需要 40 秒，但是当使用 script.io.wavfile.read 将其读取到 python，它永远存在。

所以我的问题是，Audacity 软件是如何让它这么快的，这是我可以在 python 中做的事情来让它这么快吗？

编辑：我在代码中添加了一个新部分，用于计算和绘制 wav 文件的包络，但问题是在尝试大型 wav 文件时，它只需要数年时间。

有什么方法可以更快地读取和处理大型 wav 文件？

这是我正在使用的代码：

我正在尝试减小音频文件的大小并最大程度地减少质量损失。

我的方法之一是从 16 位音频文件转移到 8 位音频文件。质量损失并不令人意外，但我想知道是否有一种方法可以使文件标准化和均衡化，从而使过渡效果更好

我的逻辑是尝试用 256 个可能的整数值（或尽可能接近）来表示声音，从而获得更好的质量

我在 Linux 机器上使用 darkice ( http://darkice.org ) 来捕获来自消防部门无线电系统的音频馈送。它效果很好，我可以将流转发到 Icecast2 ( https://icecast.org ) 服务器，这样消防员就可以收听实时无线电传输。

我的下一个目标是将无线电传输实际记录到文件中。

消防部门并不总是那么忙，所以我捕捉到的溪流有很长一段时间的沉默（嘶嘶声）。我的目标是以某种方式仅捕获并记录存在真实的人类语音传输的时间段，而不是浪费大量的硬盘空间来记录嘶嘶声。

关于可能能够克服这个问题的工具有什么想法吗？

谢谢！

我尝试转换从音频软件（大胆）导出的这个纯文本

像这样的有效json对象格式

我尝试的模式是这个([^\t\n]+) 但我认为我需要一个完整的例子来执行。

任何正则表达式专业人士都可以帮助我做到这一点，我一点也不成功！我的目标是从音频数据轨道导出标签和区域，而不是在 js 中加载并转换为 json 格式来管理spriteAudio像这个 API。 http://pixijs.io/pixi-sound/examples/sprites.html

我正在尝试使用 Python 的 NumPy 库进行一些频率分析。我有两个 .wav 文件，它们都包含 440 Hz 正弦波。其中一个是我使用 NumPy 正弦函数生成的，另一个是我在 Audacity 中生成的。FFT 适用于 Python 生成的，但对 Audacity 没有任何作用。

以下是两个文件的链接：

非工作文件：440_audacity.wav

工作文件：440_gen.wav

这是我用来做傅里叶变换的代码：

我有两个 16 位 PCM .wav 文件，一个来自 Audacity，一个使用 NumPy 正弦函数创建。NumPy 生成的结果如下（正确），峰值为 440Hz：

我用 Audacity 创建的波形虽然看起来相同，但在傅立叶变换上没有给出任何结果：

我承认我在这里不知所措。这两个文件实际上应该包含相同的数据。它们以相同的方式编码，并且波形在上图中看起来相同。

这是用于生成工作文件的代码：

我正在尝试使用 Raspberry Pi 构建自动驾驶汽车 - 因此我尝试从 Udacity 的 Nanodegree 示例中学习。

以下代码来自一些 GitHub 存储库，我只是更改了代码以使用 PI-CAM。因为 Udacity 示例代码适用于所有 .mp4 视频。

当我尝试使用 Thonny IDE 在 Raspberry PI 上运行以下代码时，有时它会运行几秒钟或一分钟，有时甚至不会开始运行。

你可以在这里看到整个程序。

这部分定义了行：

这是我执行代码时遇到的错误：

我目前正致力于在 Xcode9.4 中自定义 Audacity。我在 MacOS Mojave 上工作，所以我不得不使用 Xcode9.4 而不是 Xcode 10 才能构建 Audacity。然而，在 Xcode 9.4 中，突出显示似乎很糟糕。在项目的现有头文件中，在修改文件时突出显示似乎不时起作用。如果我尝试包含新的头文件，突出显示完全失败。甚至像 std 这样的基本关键字也没有突出显示。

我已经尝试过删除派生数据并清理项目，但这些都不起作用。

有人知道解决这个突出问题吗？