近日，PyTorch 社区又添入了「新」工具，包括了更新后的 PyTorch 1.2，torchvision 0.4，torchaudio 0...
y[1:] - pre_emphasis * y[:-1])# STFTD = librosa.stft(y_pre_emphasis)# 获取幅度谱S = ...
abs(stft) ** 2 # 设置阈值(根据实际情况调整) threshold = np.mean(power) * 0.5 # 将低于阈值的能量谱置为0 mask = power < threshold power[mask] = 0 # 逆短时傅里叶变换(ISTFT)得到降噪后的音频 denoised_stft = np.sqrt(power) * np.exp(1j * np.angle(stft)) denoised_audio = librosa...
短时傅里叶变换的逆变换调用:“ torch.istft ” torch.istft(input, n_fft, hop_length=None, win_length=None, window=None, center=True, normalized=False, onesided=True, length=None) 1. 下面是函数的一些主要参数及含义: input:输入的 STFT 数据,形状为(batch, channels, freq, time, complex=2),...
(y,noise_estimation):# 计算音频的STFTstft=librosa.stft(y)magnitude,phase=librosa.magphase(stft)# 减去噪声估计magnitude_denoised=np.maximum(magnitude-noise_estimation,0)# 还原音频stft_denoised=magnitude_denoised*phasereturnlibrosa.istft(stft_denoised)# 降噪denoised_audio=spectral_subtraction(audio_...
y_processed = librosa.istft(stft) 4、保存处理后的音频文件 最后,我们需要将处理后的音频文件保存: import soundfile as sf 保存处理后的音频文件 sf.write("output.wav", y_processed, sr) 三、使用神经网络模型 近年来,深度学习在音频处理领域取得了显著的成果。通过训练神经网络模型,我们可以更准确地去除音频...
kapre是Keras音频预处理器,用于在GPU上实时计算STFT,ISTFT,Melspectrogram。 在Python 3.6和3.7上通过测试。 Kapre的优点 与预计算相比 您可以优化DSP参数 您的模型部署变得更加简单和一致。 您的代码和模型具有更少的依赖性 与您自己的实现相比 快捷方便!
import librosa import numpy as np # 使用librosa的短时傅里叶变换(STFT)将音频信号转换为频谱 D = librosa.stft(data) S_full, phase = librosa.magphase(D) # 使用软掩蔽提取人声 S_filter = librosa.util.softmask(S_full, np.abs(phase)**2, power=2) # 将提取的人声频谱转换回时域信号 vocal =...
stft() 短时傅里叶变换。默认参数:sr=22050, n_fft=2048, hob_length=512 istft() 短时傅里叶逆变换。 ifgram() 计算得到的瞬时频率 (作为采样率的比例) 作为复谱相位的时间导数。 cqt() 常数Q 变换。 icqt() 常数Q 逆变换。 hybrid_cqt() 计算音频信号的混合常量 - q 变换。 pseudo_cqt() 计算...
为什么stft(istft(x))是≠x? 、、 使用PyTorch,我计算了张量的短时傅立叶逆变换的短时傅立叶变换。我已经这样做了,如下所示,给定一个张量x。对于x,实部和虚部相等,或者虚部设置为零--两者都会产生相同的问题。似乎stft(istft(x))只能接收特定频率的x。x (top) and stft of istft of x (bottom) 我也...