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Canal fuente @ClientesEtecsa · Post #11708 · 11 oct

🗞🇨🇺☀️ ¡Buenos días! Les compartimos las primeras notas de este viernes, que se pueden leer con VPN desde Cuba: ✈️ El Congreso hondureño tumba el acuerdo aéreo firmado por Xiomara Castro y el régimen cubano https://bit.ly/3YmNbV3 ☝🏼 Obama compara los discursos de Trump con los de Fidel Castro y lo acusa de "dividir" EE UU https://bit.ly/3BFEMTH 🌀 El huracán Milton deja una senda de muerte y destrucción a su paso por Florida https://bit.ly/3YnOza0 ⚖️ Evo Morales es citado para declarar en un caso de presunta "trata de personas" y "estupro" https://bit.ly/3BwAlKW 🏆 Nobel de la Paz a una organización japonesa contra el uso de las armas nucleares https://bit.ly/3Y0dZJm 🔊#Podcast Reinaldo Escobar: ‘Como lo viví’ del 11 de octubre de 2024 https://bit.ly/4dQULMc 📰 Como todos los viernes, les compartimos nuestra versión en PDF para que lean lo mejor de la semana en 14ymedio https://bit.ly/48b6tA0 🎙 El Cafecito Informativo con Yoani Sánchez https://bit.ly/3Nlxnvd 👋 ¡Hasta más tarde!

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Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1053 · 19/11/2025, 18:11

🌎 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, 18:57

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