Распознавание голоса с помощью Python: Практическое руководство. Инженер

когда мы познакомились со структурами данных, используемыми в обработке аудио, давайте рассмотрим некоторые основные алгоритмы, которые используются для обработки аудио данных.

      Одним из наиболее распространенных алгоритмов обработки аудио является **Фурье-анализ**. Фурье-анализ – это метод, который позволяет нам разложить аудио сигнал на его составляющие частоты. Это очень полезно для анализа аудио данных и определения их частотных характеристик.

      Другим важным алгоритмом обработки аудио является **фильтрация**. Фильтрация – это процесс, который позволяет нам удалять нежелательные частоты из аудио сигнала. Это очень полезно для улучшения качества аудио данных и удаления шума.

      **Библиотеки Python для обработки аудио**

      Python предлагает несколько библиотек, которые можно использовать для обработки аудио данных. Одной из наиболее популярных библиотек является **Librosa**. Librosa – это библиотека, которая предоставляет широкий спектр инструментов для обработки аудио данных, включая Фурье-анализ, фильтрацию и многое другое.