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pysox

Python封装的SoX音频处理工具

pysox是一个Python库,为SoX音频处理工具提供了Python接口。它支持音频格式转换、效果应用和文件合并等操作,可实现音频裁剪、压缩、淡入淡出等功能。pysox支持文件处理和NumPy数组操作,适用于音频分析和处理。该库需要SoX 14.4.2或更高版本,支持多种音频格式,并提供了简洁的API接口。

AudioKit - iOS、macOS和tvOS跨平台音频合成与处理框架
AudioKitGithubiOS开发开源项目音频分析音频合成音频处理
AudioKit是一个开源的音频合成、处理和分析平台,支持iOS、macOS(含Catalyst)和tvOS。该框架提供丰富的音频处理工具和API,便于开发者创建音频应用。AudioKit可通过Swift Package Manager集成,并配有详细文档和示例代码。作为开源项目,它拥有活跃的社区支持,为开发者提供持续更新和问题解决。
pyp - Python命令行工具简化shell脚本编写
GithubPythonpyp命令行工具开源项目数据分析文本处理
pyp是一款Python命令行工具,能在shell环境中执行Python代码。它通过静态分析检测未定义变量并转换抽象语法树,实现自动导入模块、智能打印等功能。pyp可用简洁的Python代码替代常见shell工具,提高脚本编写效率。该工具还支持自定义配置和魔法变量,为用户提供灵活的shell处理体验。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
scipy - 开源科学计算库 支持多领域数值分析与研究
GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算
SciPy是一个开源科学计算库,为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成,提供高效的数值计算工具,支持多种操作系统,安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化,广泛应用于学术研究和工程实践。
sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库
GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模
SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。
auraloss - 专注音频的PyTorch损失函数库
GithubPyTorchSTFT开源项目损失函数深度学习音频处理
auraloss是一个专注于音频处理的PyTorch损失函数库。它提供了丰富的时域和频域损失函数,包括ESR、SNR、STFT等,以及多种感知变换功能。该库支持多分辨率和随机分辨率STFT损失等高级特性,适用于多种音频深度学习任务。auraloss设计简洁,易于使用,并提供详细文档和示例,是音频处理研究的实用工具。
Soundux - 跨平台音效板:简洁易用的音频管理工具
GitHubGithubLinux开源开源项目跨平台音板
Soundux是一款开源的跨平台音效板软件,具有简洁的用户界面。它支持在Linux系统将音频播放到特定应用程序,在Windows系统播放到VB-CABLE接收器。软件提供深色和浅色主题、搜索功能、应用程序直通和多音频同时播放控制等特性。Soundux为Linux和Windows用户提供了灵活的音频管理和播放解决方案。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。
pybaseball - 强大Python库简化棒球数据获取和分析
GithubPython包pybaseball开源项目数据分析数据抓取棒球统计
pybaseball是一个专注于棒球数据分析的Python库。它自动从Baseball Reference、Baseball Savant和FanGraphs等网站抓取数据,包括Statcast数据、投球和打击统计、联盟排名等。支持获取单场比赛到整个赛季的详细数据,并可自定义时间段进行数据聚合。这个工具包简化了数据获取过程,为棒球数据分析提供了便捷的访问方式。pybaseball还提供了如statcast、pitching_stats、batting_stats等函数,方便用户进行特定查询和数据分析。此外,它还支持本地数据缓存,提高了数据检索效率。
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