👀 Скрипт ловит два хлопка, на них можно настроить что угодно. В проекте две реализации: - открытие ДОТЫ2; - запуск голосового ассистена Gemini (нужен API-ключ). Забавно, можно найти применение. ⚙️ Как это работает: В основе всего лежит технология обнаружения хлопков в реальном времени. Этот процесс реализован как в Python-скриптах, так и в прототипах на MATLAB: - захват аудио: скрипты непрерывно слушают аудиопоток с микрофона с частотой дискретизации 44100 Гц. Аудио делится на короткие фрагменты (фреймы) длительностью 20 мс; - фильтрация: хлопок имеет характерный частотный спектр. Чтобы отсеять посторонние шумы (голос, музыку, звуки улицы), каждый фрейм проходит через полосовой фильтр Баттерворта. Фильтр пропускает только частоты в диапазоне от 1400 Гц до 1800 Гц. К фреймам применяется оконная функция Ханна для сглаживания и уменьшения спектральных искажений; - детекция пиков: в отфильтрованном сигнале скрипт ищет резкие всплески амплитуды (пики), которые превышают заданный порог (например, 0.2); - защита от ложных срабатываний: Чтобы один громкий хлопок не был засчитан как два, установлена минимальная задержка между обнаруженными пиками — 0.2 секунды. ✍️ Отличный пример того, как можно объединить классические алгоритмы обработки сигналов для создания надёжного триггера и подключить к нему мощь современных нейросетей для выполнения осмысленных задач.