然而直接从时频谱估计相位并不容易,Griffin-Lim算法使用了迭代的方式,从给定时频谱去重建相位信息,其迭代目标是让重建信号的时频谱与给定的时频谱的均方误差越小越好。 griffin-lim重建语音信号需要使用到幅度谱和相位谱。而MEL谱当中是不含相位信息的,因此griffin-lim在重建语音波形的 时候只有MEL谱可以利用,但是通过...
音频一般采用的是短视傅里叶变化,也就是将音频分割成帧(每帧0.25ms-0.35ms),再进行傅里叶变化,帧与帧之间是有重叠的(可百度了解stft)。 griffin lim算法是利用两针之间的重叠部分重构信号,而且中间用了hanning窗等,所以如果要griffin lim算法还原的信号质量较好,尽量保证两帧之间重叠越多越好(一般帧移为每一帧长...
griffin_lim声码器算法重建波形 去加重 声码器有很多种,比如world,straight等,但是griffin_lim是特殊的,它不需要相位信息就可以重频谱重建波形,实际上它根据帧之间的关系估计相位信息。和成的音频质量也较高,代码也比较简单。 音频波形 到 mel-spectrogram sr = 24000 # Sample rate. n_fft = 2048 # fft point...
功率和分贝。Griffin-Lim变换在转换回波形时必须注意这一点。当使用spec = librosa.db_to_amplitude(db...
幅度、功率和分贝。Griffin-Lim变换在转换回波形时必须注意这一点。当使用spec = librosa.db_to_...
momentum(float,可选的) -快速Griffin-Lim 的动量参数。将此设置为 0 会恢复原始的 Griffin-Lim 方法。接近 1 的值可以导致更快的收敛,但高于 1 可能不会收敛。 (默认:0.99)length(int,可选的) -预期输出的数组长度。 (默认:None)rand_init(bool,可选的) -如果为真则随机初始化相位,否则初始化为零。
Griffin-Lim算法是一种用于语音信号处理的算法,它的主要思想是将连续的语音信号划分为多个短时帧,然后对每个短时帧进行短时傅里叶变换(STFT),最后将STFT的结果与原始语音信号进行比较,以实现语音识别。 在实际应用中,首先需要对语音信号进行分帧处理,即将连续的语音信号划分为多个短时帧。分帧的方法有很多,如重叠...
The Griffin-Lim Algorithm (GLA) is a phase reconstruction method based on the redundancy of the short-time Fourier transform. It promotes the consistency of a spectrogram by iterating two projections, where a spectrogram is said to be consistent when its inter-bin dependency owing to the redunda...
本文簡要介紹python語言中 torchaudio.transforms.GriffinLim 的用法。 用法: class torchaudio.transforms.GriffinLim(n_fft: int = 400, n_iter: int = 32, win_length: Optional[int] = None, hop_length: Optional[int] = None, window_fn: Callable[[...], torch.Tensor] = <built-in method hann...
🚀 The feature Ability to provide initial phase to griffin-lim, for phase reconstruction. Motivation, pitch pytorchaudio has a Griffin-Lim implementation to reconstruct audio from spectrogram magnitudes. Here phase is reconstructed entire...