音高分析器
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案例介绍
基于Python的音高分析器，首先找到了tensorflow的Spice声音分析模型，查看了下官方文档照着示例用了一下，步骤比较繁琐且不易懂，其使用的plotly python生成数据图性能较差生成较慢。
于是找到了另一个开源库 Parselmouth，
Parselmouth是Praat软件的 Python 库，Parselmouth 直接访问 Praat 的 C/C++ 代码（这意味着算法及其输出与 Praat 中的完全相同）并提供对程序数据的高效访问，但也提供了一个看起来与任何其他 Python 库没有区别的界面，
使用起来效率更高且相对简单易懂
使用plotly js进行数据展示，性能较好且考虑到跨平台使用了Flask开放对应接口使用
于是找到了另一个开源库 Parselmouth，
Parselmouth是Praat软件的 Python 库，Parselmouth 直接访问 Praat 的 C/C++ 代码（这意味着算法及其输出与 Praat 中的完全相同）并提供对程序数据的高效访问，但也提供了一个看起来与任何其他 Python 库没有区别的界面，
使用起来效率更高且相对简单易懂
使用plotly js进行数据展示，性能较好且考虑到跨平台使用了Flask开放对应接口使用
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基于Python的音高分析器，首先找到了tensorflow的Spice声音分析模型，查看了下官方文档照着示例用了一下，步骤比较繁琐且不易懂，其使用的plotly python生成数据图性能较差生成较慢。
于是找到了另一个开源库 Parselmouth，
Parselmouth是Praat软件的 Python 库，Parselmouth 直接访问 Praat 的 C/C++ 代码（这意味着算法及其输出与 Praat 中的完全相同）并提供对程序数据的高效访问，但也提供了一个看起来与任何其他 Python 库没有区别的界面，
使用起来效率更高且相对简单易懂
使用plotly js进行数据展示，性能较好且考虑到跨平台使用了Flask开放对应接口使用
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