编写python代码利用sklearn实现基频估计

您可以使用sklearn库中的线性回归方法实现基频估计。以下是一个示例代码片段：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 生成一些随机数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

# 将y加入噪声
noise = 0.1 * np.random.normal(0, 1, len(y))
y += noise

# 使用线性回归拟合
lr = LinearRegression().fit(x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))

# 输出预测值
print(lr.predict(np.array([[10]])))

如果您想尝试其他方法，可以参考scipy库中的傅里叶变换和自相关函数。

相关问题

python中从语音信号获取基频的代码

获取基频（即音高）的常见方法是自相关。自相关是一种信号处理技术，可用于确定信号中的周期性。以下是使用Python中的自相关来获取基频的示例代码：

首先，使用Python的`librosa`库加载音频文件并提取基频：

import librosa

# load audio file
audio_data, sr = librosa.load('audio.wav')

# extract fundamental frequency
f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(audio_data, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))

然后，您可以将基频（即f0）作为输出进行进一步的分析或处理。

请注意，这是一种基本的方法，可能需要进行一些调整以适应您的特定应用程序。

编写一个基于LSTM的基频提取模型的代码

以下是一个基于LSTM的基频提取模型的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义模型参数
input_dim = 1
hidden_dim = 64
output_dim = 1
seq_length = 100
learning_rate = 0.01

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, seq_length, input_dim])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_dim])

# 定义LSTM层
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(hidden_dim)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, x, dtype=tf.float32)

# 定义输出层
W = tf.Variable(tf.random_normal([hidden_dim, output_dim]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([output_dim]))
pred = tf.matmul(outputs[:, -1, :], W) + b

# 定义损失函数和优化器
loss = tf.reduce_mean(tf.square(pred - y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        # 生成随机训练数据
        x_train = np.random.rand(32, seq_length, input_dim)
        y_train = np.sin(np.sum(x_train, axis=1)).reshape(-1, 1)
        # 训练模型
        _, l = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={x: x_train, y: y_train})
        if i % 100 == 0:
            print('Step %d, Loss: %f' % (i, l))

这个模型使用了一个LSTM层来提取输入序列的特征，然后通过一个全连接层将这些特征映射到输出。在训练过程中，我们使用随机生成的数据来训练模型，并使用Adam优化器来最小化损失函数。