1.下载好相关视频 2.选中需要提取视频,鼠标右键找到「编码所选视频文件」 3.设置中,下拉选择「仅音频」,点击继续 4.找到已提取成功的音频,鼠标右键或快捷键「command + I」,显示简介.默认转出为「m4a格式,44.1kHz采样频率」. 5.将m4a格式转成mp3或wav格式,并将采样频率调整至16000Hz 6.打开应用软件「音乐」,Mac电脑自带的.点击「音乐」选择「偏好设置」,选择「文件」具体位置与MacOS系统有关,点击「导入设置」. 7.在「导入时使用」下拉选择「wav编码

想必用过Mac os系统的朋友都知道mac壁纸,提取出来用作壁纸是十分好看的 下面给出壁纸的位置,自己用文件管理器打开然后复制出来即可! 系统盘:/Library/DesktopPictures

Mac音频播放 audioqueue播放pcm数据 http://msching.github.io/blog/2014/08/02/audio-in-ios-5/ audiounit播放pcm数据 https://github.com/itomorrow/CallKitDemo

2018年7月7日18:52:17 php是用纯算法,自己是提取图片内容不是不行,可以但是优化起来很麻烦还得设计学习库,去矫正数据的正确率 对于大多数项目来说,如果不是做ocr服务,就不必要做需求工具或者接口 一, 先说工具 tesseract-ocr/tesseract 目前没有时间测试,全套东西,学习难度不大,需要的训练数据,支持多国语言 https://github.com/ShuiPingYang/tesseract-ocr-for-php 官方网站 http://tesseract-o

索尼的一种游戏音频格式,通过vgmstream工具可以提取 工具已经下载好:(包含dll包) http://files.cnblogs.com/files/hont/vgmstream-r1040-test%28Repackage%29.rar 使用方式: test -o happy.wav happy.xvag

上次我使用的百度AI开放平台的API接口实现图片的转化,后来有许多小伙伴都私信问我,怎么获取百度AI平台的AK和SK.为了统一回答大家的问题,今天我又使用百度API实现了一个从图片中提取文字和识别身份证的功能,详细描述实现过程,有收获的小伙伴记得收藏.转发分享哦. 百度AI开放平台 百度AI开放平台网址:https://login.bce.baidu.com/ 首先我们需要注册一个账号,注册登录之后我们选择文字识别 菜鸟小白的平台因为已经创建了一个应用了,首次登录应该是没有应用的,点击创建应用就

提取IP地址: 方法①: ifconfig eth3|grep Bcast|cut -d ":" -f2|cut -d " " -f1 ifconfig: 显示或配置网络设备的命令 后面跟的是设备名. ifconfig eth3 的显示如下: grep: 后面接正则表达式,显示正则表达式出现的行 ifconfig eth3|grep Bcast的显示为: cut: -d 后面接分割符 -f后面的数字表示要获取分割后的第几个数据 ifconfig eth3|grep

1.文件结构目录 2.具体实现 ①添加maven依赖 <dependency> <groupId>net.sourceforge.tess4j</groupId> <artifactId>tess4j</artifactId> <version>3.2.1</version> </dependency> ②建立tessdata文字识别库,并添加识别库 资源地址  :https://github.com/tess

需求:客户给销售员自己的个人信息,销售帮助客户下单,此过程需要销售人员手动复制粘贴收获地址,电话,姓名等等,一个智能的分词系统可以让销售人员一键识别以上各种信息 经过调研,找到了一下开源项目 1.word 分词器 2.ansj 分词器 3.mmseg4j 分词器 4.ik-analyzer 分词器 5.jcseg 分词器 6.fudannlp 分词器 7.smartcn 分词器 8.jieba 分词器 9.stanford 分词器 10.hanlp 分词器 最后选择了hanlp,步骤官网都有,下

安装pdfminer 库 windows 下安装pdfminer3k pip install pdfminer3k Liunx 下安装pdfminer pip install pdfminer 代码 from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.converter import PDFPageAggregator from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBox

8月底的时候,@阿里巴巴 推出了一款名为“拯救斯诺克”的闯关游戏,作为前端校园招聘的热身,做的相当不错,让我非常喜欢.后来又传出了一条消息,阿里推出了A-star(阿里星)计划,入职阿里的技术培训生,将接受CTO等技术大牛的封闭培训,并被安排到最有挑战的项目中,由技术带头人担任主管.于是那几天关注了一下阿里巴巴的消息,结果看到这么一条微博(http://e.weibo.com/1897953162/A79Lpcvhi): 此刻,@阿里足球队 可爱的队员们已经出征北上.临走前,后防线的队员们留下一

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

Cisdem OCRWizard for Mac是一款macOS平台的的文件识别软件,可以对任何PDF.扫描文件或图像文件(包括名片的照片)进行OCR识别,支持超过40种语言,帮助我们提高效率.现在小编就给大家具体讲解一下OCR文字识别工具Cisdem OCRWizard破解版如何使用Cisdem OCRWizard for Mac(OCR文字识别软件) Cisdem OCRWizard for Mac下载地址: https://www.macjb.com/article/228398.html

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参考<A Highly Robust Audio Fingerprinting System> Philips 音频指纹提取流程: 仿真效果: 第一个图为歌曲1的第一个指纹. 第二个图为歌曲1压缩为192kbps的第一个指纹. 第三个图为歌曲2的第一个指纹. 第四个图为,图1和图2的指纹差. 第五个图为,图1和图3的指纹差.

在前面的文中<视频处理控件TVideoGrabber如何重新编码视频>已经讲解了部分TVideoGrabber重新编码音频.视频剪辑的内容,下面将继续说明. 重新编码进程 重新编码开始时,OnReencodingStarted事件会发生. 在重新编码进程中,OnReencodingProgress事件会周期性的发生,报告完成的百分比. 当重新编码结束时,OnReencodingCompleted事件会发生. 从视频剪辑中重新编码音频剪辑/提取音频 可以实现重新编码一个视频剪辑,或是只提取音频到

ABBYY FineReader Pro for Mac OCR文字识别软件处理文档时,在FineReader文档中,页面的加载顺序即是页面的导入顺序,完成导入之后,文档的所有页面均会被编号,各编号会显示在"页面"面板中的缩略图的下方.要想重编文档页面号码,可以手动更改页面顺序,也可以使用专门工具更改. 若要移动一个或多个页面: •选择需要移动的页面,然后将其拖到文档中的所需位置,页面的编号将会发生相应变化. •选择需要移动的页面,然后在"页面"菜单或被选中页面的快

最近在看一位老师的教学视频,视频里大部分的知识都记录在ppt里,于是很想将ppt中的文字提取出来,如果我一页一页地粘贴复制的话,效率低到吓人,因为一章的ppt有130多页,于是在网上搜索了一下方法,与大家分享一下! 大致的我找到了三种方法:         1.ppt convert to doc         这个程序可以将PPT文件的所有文字内容(包括幻灯片和备注)提取成WORD文档,该文件保存于PPT文件所在目录,若PPT文件名为“XXX.ppt”,则转换获得的WORD文档的文件名将是“

工具 Tesseract pytesseract tesserocr 朋友需要一个工具,将图片中的文字提取出来.我帮他在网上找了一些OCR的应用,都不好用.所以准备自己研究,写一个Web APP供他使用. OCR1,全称Optical character recognition,或者optical character reader,中文译名叫做光学文字识别.它是把图像文件中的手写文本,打印文本转换为机器编码文本的一种方法. OCR技术广泛用于识别打印纸张中的文字数据 -- 比如护照,支票,银行声

OCR简介熟悉OCR的人都了解,OCR大致分为两个部分: -文字提取text extractor -文字识别text recognition 其中,第一部分是属于图像处理部分,涉及到图像分割的知识,而第二部分则大多数利用谷歌的Tesseract来进行字符的识别,设计到的东西不多,当然也不难,难的是要能够做到非常准确的识别率,以及它的识别速率. 文字提取这一部分工作是很关键的,因为文字提取的好坏,直接影响到最后的识别结果,相当于预处理部分,是非常重要的,其主要目的是为了分割出文字字符. 主要涉及工

在语音分析,合成,转换中,第一步往往是提取语音特征参数.利用机器学习方法进行上述语音任务,常用到梅尔频谱.本文介绍从音频文件提取梅尔频谱,和从梅尔频谱变成音频波形. 从音频波形提取Mel频谱: 对音频信号预加重.分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT,得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形 Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim声码器算法重建波形去加重声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它