stft函數(shù)python str函數(shù)python作用

【小項目-1】用Python進行人聲伴奏分離和音樂特征提取

比如采樣率為22050，音頻文件有36s，那么x為長度為22050*36=793800的float。

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用到了python庫 Spleeter

抽象地了解下原理吧

參考文章是這篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models

原理文章是這篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA

粗略掃了一眼，原理主要是用U-Net進行分割，然后這個Python工具主要是利用了一個pre-trained的model。

參考鏈接：機器之心的一篇文章

縱軸表示頻率（從0到10kHz），橫軸表示剪輯的時間。由于我們看到所有動作都發(fā)生在頻譜的底部，我們可以將頻率軸轉換為對數(shù)軸。

可以對頻率取對數(shù)。

感覺這個參數(shù)蠻有意思的

整個頻譜被投影到12個區(qū)間，代表音樂八度音的12個不同的半音（或色度）， librosa.feature.chroma_stft 用于計算。

先對音頻進行短時傅里葉變換

其中每行存儲一個窗口的STFT，大小為1025*1551

這里要注意理解怎么基于stft的結果來畫頻譜圖

沒太了解，感覺就大概知道有這么個量可以用到就行。

librosa.feature.spectral_centroid 計算信號中每幀的光譜質心：

1. 先理解連續(xù)傅里葉變換

2. 再理解離散傅里葉變換

對連續(xù)函數(shù)進行離散采樣

3. 最后進入短時傅里葉變換

是先把一個函數(shù)和窗函數(shù)進行相乘，然后再進行一維的傅里葉變換。并通過窗函數(shù)的滑動得到一系列的傅里葉變換結果，將這些結果豎著排開得到一個二維的表象。

短時傅里葉變換的問題

if (xrow ~= 1)

x = x';

else

x= x;

end

你在這里把x變成行向量；可是在下面語句里又按照列向量給第一下標賦值，

tfr(indices,icol)=x(round(ti+tau),1).*conj(h(round(Lh+1+tau)));

這樣就造成了向量下標超出。改成這樣試試：

tfr(indices,icol)=x(1,round(ti+tau)).*conj(h(round(Lh+1+tau)));

Python語音合成（日文翻譯）

原文：

Python version

ttslearn のインストール

ttslearn の動作確認

パッケージのインポート

描畫周りの設定

NumPy と Torch を用いた配列の作成

numpy.ndarray と torch.Tensor のインタフェースの違い

numpy.ndarray と torch.Tensor の相互変換

numpy.ndarray と torch.Tensor のメモリ共有

scipy.io.wavfile を利用した音聲ファイルの読み込み

音聲の可視化

窓関數(shù)

短時間フーリエ変換の実裝

短時間フーリエ変換の結果の可視化

librosa.stft を用いた短時間フーリエ変換

librosa.stftは、STFTを実行する前にデフォルトで信號の冒頭と末尾にパディング処理を行います。前述のSTFT実裝はこの処理をサポートしていないため、同等のSTFTの結果を得るためには、center=Falseとしてパディング処理を行わないように設定します。

時間解像度と周波數(shù)解像度のトレードオフ

逆短時間フーリエ変換による音聲の復元

メルフィルタバンク

メルスペクトログラムの計算

Griffin-Lim のアルゴリズムに基づく位相復元

瞬時周波數(shù)の可視化 (bonus)

Griffin-Limのアルゴリズムは、位相復元手法です。合成音聲と自然音聲の瞬時位相（位相の時間微分）を比較することで、位相復元が期待通り行われているかを視覚的に確認できます。

翻譯：

Python 版本

ttslearn 的安裝

ttslearn 的操作確認

導入程序包

設置繪圖格式

使用NumPy和Torch創(chuàng)建數(shù)組

numpy.ndarray和torch.Tensor之間的接口差異

numpy.ndarray和torch.Tensor的相互轉換

numpy.ndarray和torch.Tensor的內存共享

使用scipy.io.wavfile讀取音頻文件

語音可視化

窗函數(shù)

短時傅立葉變換的實現(xiàn)

短時傅立葉變換結果的可視化

使用librosa.stft的短時傅立葉變換

缺省情況下，librosa.stft在執(zhí)行STFT（短時傅里葉變換）之前會對信號的開頭和結尾進行填充。 由于上面提到的STFT實現(xiàn)不支持此操作，因此要獲得等效的STFT結果，請將填充操作設置為center=False。

在時間分辨率和頻率分辨率間權衡取舍

通過逆短時傅立葉變換進行語音的復原

郵件過濾器組

計算質譜圖

基于Griffin－Lim算法的相位復原

瞬時頻率可視化（bonus）

Griffin-Lim的算法是一種相位恢復方法。 通過比較合成語音和自然語音的瞬時相位（相位的時間微分），我們可以直觀地看到相位恢復是否按預期進行。

2020-01-18 python實現(xiàn)stft并繪制時頻譜

官方文檔中給出了非常詳細的安裝方法

函數(shù)聲明：

librosa.core.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, dtype=class 'numpy.complex64', pad_mode='reflect')

常用參數(shù)說明：

y：輸入的numpy數(shù)組，要求都是實數(shù)

n_fft：fft的長度，默認2048

hop_length：stft中窗函數(shù)每次步進的單位

win_length：窗函數(shù)的長度

window：窗函數(shù)的類型

return：一個1+n_fft/2*1+len(y)/hop_length的二維復數(shù)矩陣，其實就是時頻譜

參考：

主要用這兩個

matplotlib.pyplot.pcolormesh()

matplotlib.pyplot.colorbar()

當前名稱：stft函數(shù)python str函數(shù)python作用
地址分享：http://muchs.cn/article16/doshgdg.html

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