python-sounddevice

Python音频处理库支持多平台播放和录制

PortAudio NumPy 跨平台 Github 开源项目 Python 音频处理

python-sounddevice是一个基于PortAudio库的Python模块，提供音频播放和录制功能。该模块支持Linux、macOS和Windows平台，能够处理包含音频信号的NumPy数组。它为开发者提供了在Python项目中实现音频输入输出操作的工具，适用于各种音频应用开发。

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介绍相关项目

scikit-video - 开源Python视频处理库

GithubPython模块scikit-video依赖安装开源项目视频处理

scikit-video是一个Python视频处理库，提供视频读写、滤波、特征提取等功能。它基于scipy、numpy和ffmpeg/libav构建，支持Python 2.7和3.3+版本。该开源项目采用BSD许可证，可通过pip轻松安装，并提供详细文档和测试套件。

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

python-mpv - Python接口为mpv媒体播放器提供全面控制

API接口Githublibmpvpython-mpv媒体播放器开源项目跨平台

python-mpv是一个基于ctypes的Python接口，为mpv媒体播放器提供全面控制功能。该库支持多平台，提供简单易用的API进行视频播放、属性访问和事件处理等。它还支持日志记录、按键绑定、截图和YouTube-dl集成等高级功能，适用于多种媒体播放和处理场景。

Recorder - 多平台支持的HTML5录音和实时音频处理库

GithubHTML5录音Recorder实时转码开源项目浏览器兼容性音频处理

Recorder是一款跨平台HTML5录音库，支持实时音频处理、格式转换和可视化。兼容大多数现代浏览器及移动设备，适用于语音录制、实时语音识别等场景。支持MP3、WAV等多种音频格式，提供丰富插件和API，便于开发者实现复杂音频处理。除浏览器环境外，Recorder还可用于微信小程序和uni-app等应用中。

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。

awesome-micropython - MicroPython库与开发资源全面指南

GithubMicroPythonPython嵌入式系统开发板开源项目物联网

本项目汇集了丰富的MicroPython资源，包括AI、音频处理、通信协议等领域的库，以及相关框架、软件和工具。此外，还收录了社区资源、教程和开发工具，为MicroPython开发者提供全面的参考。这些资源旨在提高微控制器和嵌入式系统开发的效率，适合各级MicroPython开发者使用。

numpy - Python科学计算的核心基础库

GithubNumPyN维数组Python开源项目科学计算

NumPy是Python科学计算的核心库，提供N维数组对象和高级数学函数。支持广播功能，可集成C/C++和Fortran代码，并包含线性代数、傅里叶变换和随机数生成工具。作为开源项目，NumPy欢迎社区贡献，包括代码开发、文档编写等。项目致力于营造开放包容的环境，为科学计算奠定基础。

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。

audiomentations - 使用于深度学习的高级音频数据增强库

AudiomentationsGithubPyPIPython开源项目深度学习音频数据增强

Audiomentations是一个用于音频数据增强的Python库，专为提升深度学习模型性能而设计。该库支持单声道和多声道音频，能够集成到Tensorflow/Keras或Pytorch等训练管道中。它已在Kaggle竞赛中帮助用户取得了出色的成绩，并被多家开发下一代音频产品的公司采用。Audiomentations提供了丰富的音频变换功能，如加噪声、时间拉伸、音调变化和移位等，在CPU上运行，同时推荐使用torch-audiomentations以获得GPU支持。

openai-whisper-realtime - 低延迟实时音频转录，依赖高性能硬件和Python生态

GithubOpenAI WhisperPython依赖项实时转录开源项目音频输入

openai-whisper-realtime是一个几乎实时转录音频的实验项目，使用Python和OpenAI Whisper处理音频。该项目依赖高性能CPU或GPU，使用sounddevice、numpy和asyncio等库。当前目标包括提升转录性能、优化断词检测和动态分割。

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