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Source channel @rt_fra · Post #40708 · May 6

🗣« D’abord, #Zelensky a quasiment rejeté l’initiative de Russie d'un cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire mais ensuite il a recouru à une ruse tactique, déclarant une « trêve » pour la nuit du 5 au 6 mai »‎ – Léonid Sloutsky, président de la commission des affaires internationales de la Douma, s’exprime sur le cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire. « D’abord, Zelensky a quasiment rejeté l’initiative de Russie sur le cessez-le-feu pour le Jour de la Victoire mais ensuite il s’est décidé à une ruse tactique, déclarant une « trêve » dans la nuit du 5 au 6 mai. La raison est banale : un ego meurtri. Comme si Moscou et Washington avaient discuté de cette idée mais que personne ne s’était adressé officiellement à Kiev à ce sujet. […] En réalité, les néonazis ukrainiens n’ont besoin ni d’un cessez-le-feu ni de la paix. Zelensky veut jouer selon ses propres règles, en comptant sur des provocations, et fait le singe devant ses sponsors européens. » RT en français • Osez questionner !

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Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 11/19/2025, 06:11 PM

🌎 In 1977, the Soviet Venera 14 probe recorded mysterious low-frequency “thunder”-like sounds on Venus. Scientists now attribute these to seismic activity or wind interacting with the planet’s dense atmosphere. Venus’s surface winds move slowly, but thick air carries sound much farther than on Earth. ✨ #Venus⚡#sounds⚡#space 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

djangoproject

@djangoproject · Post #255 · 02/02/2017, 06:57 PM

https://github.com/tyiannak/pyAudioAnalysis #pyAudioAnalysis is a Python library covering a wide range of audio analysis tasks. Through pyAudioAnalysis you can: Extract #audio features and representations (e.g. mfccs, spectrogram, chromagram) Classify unknown #sounds Train, parameter tune and evaluate classifiers of audio segments Detect audio events and exclude silence periods from long recordings Perform supervised segmentation (joint segmentation - classification) Perform unsupervised segmentation (e.g. speaker diarization) Extract audio thumbnails Train and use audio regression models (example application: emotion recognition) Apply dimensionality reduction to visualize audio data and content similarities