我从事音频识别演示已有一段时间了，api需要我传递采样率为8000或16000的.wav文件，所以我必须对其进行下采样。我尝试了以下两种算法。虽然他们都没有像我希望的那样解决问题，但结果存在一些差异，我希望这会使它更清楚。这是我的第一次尝试，当sampleRate%outputSampleRate=0时效果很好，但是当outputSampleRate=8000或1600时，结果音频文件是silent(表示输出数组的每个元素的值为0):functioninterleave(inputL){varcompression=sampleRate/outputSampleRate;varleng

您好，我需要将wav音频文件的采样率从44.1kHz降低到8kHz。我必须使用字节数组手动完成所有工作……这是出于学术目的。我目前正在使用2个类，Sink和Source，来弹出和压入字节数组。一切顺利，直到我到达需要使用线性插值对数据block进行下采样的部分。由于我正在从44100赫兹下采样到8000赫兹，我该如何插入一个包含大约128000000字节的字节数组？现在我根据i%2==0、i%2==1和i%80==0弹出5、6或7个字节，并将这5、6或7个字节的平均值推送到新文件中.结果确实是一个比原来小的音频文件，但它不能在windowsmediaplayer上播放(说是读取文件时出

背景创建一个包含大量高质量图像的应用程序，我决定将图像缩小到所需的大小(这意味着如果图像比屏幕大，我将其缩小)。问题我注意到在某些设备上，如果图像被缩小，它们会变得模糊/像素化，但在相同的设备上，对于相同的目标imageView大小，如果图像没有被缩小，它们看起来就很好。我尝试过的我决定进一步检查这个问题，并创建了一个小的POC应用程序来显示这个问题。在向您展示代码之前，这里有一个我正在谈论的演示:很难看出区别，但可以看出第二个有点像素化。这可以显示在任何图像上。publicclassMainActivityextendsActivity{@Overrideprotectedvoido

我有一个包含许多条目的Python列表，我需要使用以下任一方法对其进行缩减采样:最大行数。例如，将包含1234个条目的列表限制为1000个。原始行的比例。例如，将列表的长度设为原始长度的1/3。(我需要能够同时使用两种方式，但一次只能使用一种)。我相信对于最大行数，我可以计算所需的比例并将其传递给比例缩小器:defdownsample_to_max(self,rows,max_rows):returndownsample_to_proportion(rows,max_rows/float(len(rows)))...所以我真的只需要一个下采样函数。有什么提示吗？编辑:该列表包含对象，而

下采样的作用：①降维，减少图片尺寸，减轻计算量②对卷积得到的FeatureMapFeatureMap进行进一步压缩通俗的说，实际上就是卷积层之间的池化操作。作用：通过最大池化或者平均池化从而减少了特征，减少了参数的数量，且降低了卷积网络计算的复杂度；实际上就是过滤掉那些作用小、信息冗余的特征，保留关键信息下图左边是经过卷积得到的一个FeatureMap，卷积后的每一个像素点我理解成：将原始图像中卷积核大小的所有像素点特征糅合到了一个像素点。通过步长为2的最大池化，将被激活程度最大（value最大）的特征筛选出来，而其余相对较小的特征则被去掉，达到降低特征维度的作用。同时还增大了整个网络图所覆盖