set "recording_command=rec %output_file% trim 0 %duration_seconds%" start /wait cmd /c "%recording_command%"

时间: 2023-11-22 19:52:20 浏览: 91
这是一个Windows命令脚本,用于录制音频。它将设置一个名为"recording_command"的变量,其中包含要执行的录音命令。然后,使用"start /wait"命令来启动命令提示符,并执行录音命令。录音命令将录制音频并将其保存到指定的文件中。"trim"参数指定要保留的录音的持续时间,从开始录制后的0秒到指定的"duration_seconds"秒。
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@echo off setlocal set "output_file=test.wav" set "duration_seconds=5" echo Testing recording functionality... echo Press any key to start recording. pause echo Recording... ffmpeg -f dshow -i audio="Microphone" -t %duration_seconds% %output_file% echo Recording complete. Output file: %output_file% endlocal

这段代码是一个 Windows 系统的批处理脚本,主要功能是使用 FFmpeg 工具录制音频文件。具体来说,它的实现方式是通过调用 FFmpeg 的 dshow 输入设备,来获取麦克风的音频输入,并将其写入指定的输出文件中。其中,`output_file` 变量指定了输出文件的路径和名称,`duration_seconds` 变量指定了录制的时长(单位为秒)。在运行脚本时,会先输出提示信息,等待用户按下任意键后开始录制音频。录制完成后,会输出提示信息并指定输出文件的路径和名称。

SELECT count( * ) totalCouponsSum, sum( coupons_state = 3 ) couponsUseSum, sum( IF ( coupons_state = 3, cut, 0 ) ) couponsUsePrice, sum( cut ) totalCut, DATE_FORMAT( create_time, '%Y%m%d' ) time FROM m_coupons_recording WHERE activity_id = 111111 GROUP BY DATE_FORMAT( create_time, '%Y%m%d' )转化为xml格式

这个 SQL 查询语句会统计 `m_coupons_recording` 表中 activity_id 为 111111 的记录,并按照创建时间(create_time)的日期(%Y%m%d 格式)进行分组。 具体来说,它会统计出: - totalCouponsSum:记录总数 - couponsUseSum:coupons_state 为 3 的记录数 - couponsUsePrice:coupons_state 为 3 的记录的 cut 的总和 - totalCut:cut 的总和 - time:创建时间的日期(%Y%m%d 格式) 如果要将这个 SQL 查询语句转化为 XML 格式,你可以使用如下的语法: ``` <query> SELECT count(*) as "totalCouponsSum", sum(coupons_state = 3) as "couponsUseSum", sum(IF(coupons_state = 3, cut, 0)) as "couponsUsePrice", sum(cut) as "totalCut", DATE_FORMAT(create_time, %Y%m%d) as "time" FROM m_coupons_recording WHERE activity_id = 111111 GROUP BY DATE_FORMAT(create_time, %Y%m%d) </query> ``` 注意:上面的 XML 格式仅供参考,具体的 XML 结构可能会有所不同。
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class HotwordDetector(object): """ Snowboy decoder to detect whether a keyword specified by decoder_model exists in a microphone input stream. :param decoder_model: decoder model file path, a string or a list of strings :param resource: resource file path. :param sensitivity: decoder sensitivity, a float of a list of floats. The bigger the value, the more senstive the decoder. If an empty list is provided, then the default sensitivity in the model will be used. :param audio_gain: multiply input volume by this factor. :param apply_frontend: applies the frontend processing algorithm if True. """ def __init__(self, decoder_model, resource=RESOURCE_FILE, sensitivity=[], audio_gain=1, apply_frontend=False): tm = type(decoder_model) ts = type(sensitivity) if tm is not list: decoder_model = [decoder_model] if ts is not list: sensitivity = [sensitivity] model_str = ",".join(decoder_model) self.detector = snowboydetect.SnowboyDetect( resource_filename=resource.encode(), model_str=model_str.encode()) self.detector.SetAudioGain(audio_gain) self.detector.ApplyFrontend(apply_frontend) self.num_hotwords = self.detector.NumHotwords() if len(decoder_model) > 1 and len(sensitivity) == 1: sensitivity = sensitivity * self.num_hotwords if len(sensitivity) != 0: assert self.num_hotwords == len(sensitivity), \ "number of hotwords in decoder_model (%d) and sensitivity " \ "(%d) does not match" % (self.num_hotwords, len(sensitivity)) sensitivity_str = ",".join([str(t) for t in sensitivity]) if len(sensitivity) != 0: self.detector.SetSensitivity(sensitivity_str.encode()) self.ring_buffer = RingBuffer( self.detector.NumChannels() * self.detector.SampleRate() * 5) def start(self, detected_callback=play_audio_file, interrupt_check=lambda: False, sleep_time=0.03, audio_recorder_callback=None, silent_count_threshold=15, recording_timeout=100):

介绍一下这段代码所编写的工作流程#include "led.h" #include "delay.h" #include "sys.h" #include "usart.h" #include <stdio.h> #include "timer.h" #include "key.h" #include "myled.h" #include "lcd1602.h" char dis0[17]; //暂存数组 unsigned char disFlag=0;//更新显示标志 static unsigned char rekey =0; unsigned char playMode =0; //设置标志 int main(void) { delay_init(); //延时函数初始化 uart_init(9600); //串口初始化为115200 // uart2_init(9600) ; TIM3_Int_Init(499,7199);//5ms 初始化定时器 MyLED_Init(); //初始化输出 KEY_Init(); //初始化输入 Lcd_GPIO_init(); //初始化lcd引脚 Lcd_Init(); //初始化lcd屏幕 delay_ms(20); Lcd_Puts(0,0,(u8 *)"Loop Playback "); //初始化显示 //Key trigger Lcd_Puts(0,1,(u8 *)"Sound recording "); //初始化显示 playMode =0;//初始化方式 while(1) { if(disFlag == 1) { disFlag = 0;//清空标志 if(key3==0){//录音 yy_rec = 1; //录音中 Lcd_Puts(0,1,(u8 *)"Sound recording "); //显示 } else{ yy_rec = 0; //停止录音 Lcd_Puts(0,1,(u8 *)" "); } if(playMode == 0){//手动播报 Lcd_Puts(0,0,(u8 *)"Key trigger "); } else{//循环播报 yy_play = !yy_play; //播报 Lcd_Puts(0,0,(u8 *)"Loop Playback "); //初始化显示 // } } if((key1==0)||(key2==0)) //检测到按键按下 { delay_ms(10); //小抖动 if(rekey==0) { if(key1==0) //检测是否按下 { rekey=1; if(playMode ) { //播放方式 playMode = 0; } else{ playMode = 1; } } else if(key2==0)//设置值键 { rekey=1; yy_play =1; //上电动作下 delay_ms(200); yy_play =0;//关闭运行 } } } else { rekey=0; //防止重复检测到按键 } } }

import os import random import time from fnmatch import fnmatch import pygame import tkinter as tk from tkinter import * import wave import threading import tkinter import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox import pyaudio root = tk.Tk() root.geometry("450x200+374+182") root.title("英语单词") english1 = "开始" w = Label(root, font=('times', 20, 'bold'), text=english1) w.pack() timer_running = False def word(): path = "D:\MY python\English" lists = os.listdir(path) english = (random.choice(lists)) global english1 english1 = english.strip(".wav") time.sleep(3) basedir = r"D:\MY python\English" for root, dirs, files in os.walk(basedir): for file in files: english3 = os.path.join(root, file) if fnmatch(file, f"{english1}*.wav"): pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(english3) pygame.mixer.music.play() w.configure(text=f"{english1}") w.after(100, word) fileName = None allowRecording = False CHUNK_SIZE = 1024 CHANNELS = 2 FORMAT = pyaudio.paInt16 RATE = 44100 def record(): global fileName p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK_SIZE) wf = wave.open(fileName, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) while allowRecording: data = stream.read(CHUNK_SIZE) wf.writeframes(data) wf.close() stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() fileName = None def start(): global allowRecording, fileName fileName = tkinter.filedialog.asksaveasfilename(filetypes=[('未压缩波形文件', '*.wav')]) if not fileName: return if not fileName.endswith('.wav'): fileName = fileName + '.wav' allowRecording = True start_timer() lbStatus['text'] = '正在录音中...' threading.Thread(target=record).start() def stop(): global allowRecording allowRecording = False lbStatus['text'] = '录音已结束' stop_timer() def closeWindow(): if allowRecording: tkinter.messagebox.showerror('Recording', 'Please stop recording before close the window.') return root.destroy() def tick(): global sec sec += 1 time['text'] = sec # Take advantage of the after method of the Label if timer_running: time.after(1000, tick) def start_timer(): global timer_running timer_running = True tick() def stop_timer(): global timer_running, sec timer_running = False sec = 0 time['text'] = sec button = tk.Button(text="开始", command=word) button.pack() btnStart = tkinter.Button(root, text='开始录音', command=start) btnStart.pack() btnStop = tkinter.Button(root, text='结束录音', command=stop) btnStop.pack() lbStatus = tkinter.Label(root, text='录音已准备', anchor='w', fg='green') lbStatus.pack() root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', closeWindow) time = Label(root, fg='green') time.pack() root.mainloop()

import wave import threading import tkinter import tkinter.filedialog import tkinter.messagebox import pyaudio root = tkinter.Tk() root.title('Recorder') root.geometry('270x80+550+300') root.resizable(False, False) fileName = None allowRecording = False # 录音状态 CHUNK_SIZE = 1024 # 数据块大小 CHANNELS = 2 # 频道 FORMAT = pyaudio.paInt16 # 16位量化编码 RATE = 44100 # 音频采样率 def record(): global fileName p = pyaudio.PyAudio() # audio流对象 stream = p.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS, rate=RATE, input=True, frames_per_buffer=CHUNK_SIZE) # 音频文件对象 wf = wave.open(fileName, 'wb') wf.setnchannels(CHANNELS) wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT)) wf.setframerate(RATE) # 读取数据写入文件 while allowRecording: data = stream.read(CHUNK_SIZE) wf.writeframes(data) wf.close() stream.stop_stream() stream.close() p.terminate() fileName = None def start(): global allowRecording, fileName fileName = tkinter.filedialog.asksaveasfilename(filetypes=[('未压缩波形文件', '*.wav')]) if not fileName: return if not fileName.endswith('.wav'): fileName = fileName + '.wav' allowRecording = True lbStatus['text'] = 'Recording...' threading.Thread(target=record).start() def stop(): global allowRecording allowRecording = False lbStatus['text'] = 'Ready' # 关闭程序时检查是否正在录制 def closeWindow(): if allowRecording: tkinter.messagebox.showerror('Recording', 'Please stop recording before close the window.') return root.destroy() btnStart = tkinter.Button(root, text='Start', command=start) btnStart.place(x=30, y=20, width=100, height=20) btnStop = tkinter.Button(root, text='Stop', command=stop) btnStop.place(x=140, y=20, width=100, height=20) lbStatus = tkinter.Label(root, text='Ready', anchor='w', fg='green') # 靠左显示绿色状态字 lbStatus.place(x=30, y=50, width=200, height=20) root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', closeWindow) root.mainloop()

def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 400 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

解释代码def train(train_loader, model, optimizer, epoch, best_loss): model.train() loss_record2, loss_record3, loss_record4 = AvgMeter(), AvgMeter(), AvgMeter() accum = 0 for i, pack in enumerate(train_loader, start=1): # ---- data prepare ---- images, gts = pack images = Variable(images).cuda() gts = Variable(gts).cuda() # ---- forward ---- lateral_map_4, lateral_map_3, lateral_map_2 = model(images) # ---- loss function ---- loss4 = structure_loss(lateral_map_4, gts) loss3 = structure_loss(lateral_map_3, gts) loss2 = structure_loss(lateral_map_2, gts) loss = 0.5 * loss2 + 0.3 * loss3 + 0.2 * loss4 # ---- backward ---- loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), opt.grad_norm) optimizer.step() optimizer.zero_grad() # ---- recording loss ---- loss_record2.update(loss2.data, opt.batchsize) loss_record3.update(loss3.data, opt.batchsize) loss_record4.update(loss4.data, opt.batchsize) # ---- train visualization ---- if i % 20 == 0 or i == total_step: print('{} Epoch [{:03d}/{:03d}], Step [{:04d}/{:04d}], ' '[lateral-2: {:.4f}, lateral-3: {:0.4f}, lateral-4: {:0.4f}]'. format(datetime.now(), epoch, opt.epoch, i, total_step, loss_record2.show(), loss_record3.show(), loss_record4.show())) print('lr: ', optimizer.param_groups[0]['lr']) save_path = 'snapshots/{}/'.format(opt.train_save) os.makedirs(save_path, exist_ok=True) if (epoch+1) % 1 == 0: meanloss = test(model, opt.test_path) if meanloss < best_loss: print('new best loss: ', meanloss) best_loss = meanloss torch.save(model.state_dict(), save_path + 'TransFuse-%d.pth' % epoch) print('[Saving Snapshot:]', save_path + 'TransFuse-%d.pth'% epoch) return best_loss

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