librosa.yin(y,fmin = librosa.note_to_hz('C1'),fmax = librosa.note_to_hz('C7'))

时间: 2024-06-02 22:08:34 浏览: 279
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tjtauAWGN.rar_awgn_OFDM_其他

这行代码是使用 librosa 库中的 Yin 算法来估算音频信号 y 的基频（fundamental frequency）。fmin 和 fmax 是可选参数，用于指定音频信号中可能出现的最低频率和最高频率范围。在这个例子中，它们被设置为 C1 和 C7 的频率，即从低音 C 的第一个八度到高音 C 的第七个八度。这个函数的返回值是一个包含音频信号 y 的基频估计值的一维数组。
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f0, voiced_flag, voiced_probs = librosa.pyin(y, fmin=librosa.note_to_hz('C2'), fmax=librosa.note_to_hz('C7'))计算原理

函数参数中的y是一个长度为N的音频信号，fmin和fmax是基音频率的最小和最大值。函数返回值f0是一个长度为N的一维数组，包含信号中每个时间点的基音频率。voiced_flag是一个布尔类型的一维数组，它指示每个时间点声音...

librosa.cqt(y=None, sr=22050, hop_length=512, fmin=None, n_bins=84, bins_per_octave=12, tuning=0.0, filter_scale=1, norm=1, sparsity=0.01, window='hann', scale=True, pad_mode='reflect', res_type=None)

librosa.cqt函数是用于计算音频信号的常数Q变换（CQT）的函数。CQT是一种将音频信号转换为频谱表示的方法，它与傅里叶变换和短时傅里叶变换不同，它可以更好地捕捉音乐信号中的音高和音调信息。 该函数的参数含义...

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Mar 5 19:13:21 2021 @author: LXM """ import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Function class UpdateRange(nn.Module): def __init__(self, device): super(UpdateRange, self).__init__() self.device = device self.flag = 0 self.fmin = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) self.fmax = torch.zeros((1), dtype = torch.float32, device = self.device) def Update(self, fmin, fmax): if self.flag == 0: self.flag = 1 new_fmin = fmin new_fmax = fmax else: new_fmin = torch.min(fmin, self.fmin) new_fmax = torch.max(fmax, self.fmax) self.fmin.copy_(new_fmin) self.fmax.copy_(new_fmax) @torch.no_grad() def forward(self, input): fmin = torch.min(input) fmax = torch.max(input) self.Update(fmin, fmax) class Round(Function): @staticmethod def forward(self, input): # output = torch.round(input) # output = torch.floor(input) output = input.int().float() return output @staticmethod def backward(self, output): input = output.clone() return input class Quantizer(nn.Module): def __init__(self, bits, device): super(Quantizer, self).__init__() self.bits = bits self.scale = 1 self.UpdateRange = UpdateRange(device) self.qmin = torch.tensor((-((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) self.qmax = torch.tensor((+((1 << (bits - 1)) - 1)), device = device) def round(self, input): output = Round.apply(input) return output def Quantization(self): quant_range = float(1 << (self.bits - 1)) float_range = torch.max(torch.abs(self.UpdateRange.fmin), torch.abs(self.UpdateRange.fmax)) scale = 1 for i in range(32): if torch.round(float_range * (1 << i)) < quant_range: scale = 1 << i else: break self.scale = scale def forward(self, input): if self.training: self.UpdateRange(input) self.Quantization() output = (torch.clamp(self.round(input * self.scale), self.qmin, self.qmax)) / self.scale return output

这段代码是一个用于量化神经网络参数的模块。它定义了三个类：UpdateRange、Round和Quantizer。 UpdateRange类用于更新输入数据的范围，它记录了输入数据的最小值和最大值，并在每个前向传播过程中更新这些值。...

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frequencies = librosa.core.mel_frequencies(n_mels=n_mels, fmin=0, fmax=sr/2) # 将时间帧对应的能量值与频率进行组合 time_frames = np.arange(mel_spec.shape[1]) * (n_fft / sr) data = np.column_stack(...

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这段代码主要是用信赖域和局部线性近似方法求解...具体来说，模型预测值为sigmoid函数(np.dot(X, theta))，而负对数似然函数则是对y_pred进行了sigmoid函数的逆变换，即-y*np.log(y_pred) - (1-y)*np.log(1-y_pred)。

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librosa.filters.mel是一个函数，用于计算Mel滤波器组的系数。它使用以下参数： - sr：采样率（单位为Hz） - n_fft：FFT窗口大小 - n_mels：将信号分解为的Mel频带数量 - fmin：最低频率（单位为Hz） - fmax：最高...

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这个错误通常是由于在保存模型状态时出现问题导致的。在您的代码中，您使用了 torch.save(model.state_dict,"LSTMmodel1.pth") 来保存模型的状态字典，但是这里的 state_dict 后面应该是一个方法而不是一个函数...

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mel_basis = librosa.filters.mel(sr, n_fft, n_mels, fmin, fmax) # apply mel filterbank to audio mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sr, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, n_mels=n_...

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