Python版本
學習のインストール
學習の行動確認
パッケージのインポート
繪制星期設置
Numpy火炬是通過使用坐標系統制作的。
Numpy。恩達裏·と火炬。張量のィンタフェースのぃ違反。
と火炬。張量の可互換。
Numpy。恩達裏·と火炬。張量のメモリ * *是的。
を使用したファィルのフみ.
聲音可視化
女性和男性的數量
短時間內更換設備。
短時交換結果的可視化
替換librosa。與ぃたフーリェ?.的STFT
Librasa。は，をぃ線するにデフォルトで信號のととに.上述“ののSTFTの”不包含“はこの”処をサポートしてなぃた".
時間分辨率と周期分辨率のトレードォフ
反向短時聲音恢復。
メルフィルタバンク
メルスペクトログラムの計算
格裏芬-利姆のアルゴリズムに相綜合體
瞬時頻率の可視化(獎金)
格裏芬-利姆·のァルゴリズムは，です.相位恢復技術合成音、自然音、瞬時相位(相位時差)、比較、相位恢復等。
翻譯:
Python版本
安裝ttslearn
ttslearn的操作確認
導入包
設置繪圖格式
使用NumPy和Torch創建壹個數組
numpy.ndarray和torch之間的接口差異。張量
numpy.ndarray和torch之間的轉換。張量
紀念numpy.ndarray和torch。張量* * *
使用scipy.io.wavfile讀取音頻文件
語音可視化
窗口函數
短時傅裏葉變換的實現
短時傅裏葉變換結果的可視化
使用librosa.stft的短時傅裏葉變換
默認情況下，librosa.stft會在執行stft(短時傅立葉變換)之前填充信號的開頭和結尾。由於上述STFT實現不支持此操作，為了獲得等效的STFT結果，請將填充操作設置為center=False。
時間分辨率和頻率分辨率之間的權衡
基於短時傅裏葉逆變換的語音恢復
郵件過濾器組
計算質譜圖
基於Griffin-Lim算法的相位恢復
瞬時頻率可視化(獎金)
Griffin-Lim算法是壹種相位恢復方法。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)，可以直觀地看出相位恢復是否如預期。