例如，给定一个“怪物史莱克”的照片，通过这个工具，就能生成其对应的声谱图。 ? 图像嵌入声谱图 大多数声音是许多声波的复杂组合，而每一种声波都有不同的频率和强度。...声谱图(spectrogram)是一种表示声音的方法，它的横轴是时间，纵轴是频谱。 ? △声谱图示例 而SpectroGraphic所做的工作就是获取一张图像，简单地把它解释成一张声谱图。...这样，就可以通过产生的声音，便将图像嵌入到了声谱图中。 是不是非常酷炫？ 现在，项目已开源，每个人都可以体验了！...在使用stand-alone脚本时，必须使用 python spectrographic.py […]。...source.png --min_freq 10000 --max_freq 20000 --duration 10 --save sound.wav --play 如果你正在使用stand-alone脚本： python
Matlab程序： mkdir('classicalshengputu');%创建保存声谱图的文件夹 file = '/Users/liupeng/Desktop/matlab/speechRecognition...,'linear'); % x= x(1:3.2:end,1); %如需要对于音乐采样调用该函数 s=specgram(x(:,1),N,fs,window,overlap);%生成声谱图...%y=uint8(y);%归一化后需转化成声谱图调用 axis off;%关闭坐标 imagesc(y)%把矩阵绘制成图时调用，imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色...%colormap gray %如果需要声谱图为灰度声谱图调用 str2=strcat(str1,'_'); str2=strcat(str2,num2str(i-1)); str2...%saveas(gcf,str2,'jpg');%如需直接产生大小固定的声谱图，需要使用该函数保存 close(gcf) cd ..
Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从配对的数据集上，完全随机从头开始训练。...聪明的读者应该明白了，所谓的配对，就是要让机器学会将每一个包括空格和标点在内的字符[a-z1-5 ,.;:]，对应到（mel或线性）声谱的某几帧。 接下来进入实际操作阶段。...有了配对数据集形式后，我们可以训练了，输入以下命令行： > nohup python3 train.py --name thchs30 > output.out & 我们使用了nohup命令来屏蔽一切中断信号...以上是92K次迭代后保存下来的模型和alignment图，顺便说一下我们不需要关注step-92000-align.wav这个音频文件，这并不是通过模型预测的实际效果，只是在训练中使用了teacher...我们放了两张alignment图对比，上图训练了140K次迭代，可以看到没有出现对齐，说明没有收敛。可能的原因很多，比如数据集质量不好，标注不正确等等。
python train.py 评估模型，同样要修改num_class。 python eval.py 导出模型，用于预测部署，记得要修改num_class。...python export_model.py 预测语音文件。...，本人一开始使用的是声谱图和梅尔频谱。...声谱图和梅尔频谱这两种数据预处理在声音分类中有着非常好的效果，具体的预处理方式如下，但是效果不佳，所以改成本项目使用的预处理方式，这个种预处理方式是使用多种处理方式合并在一起的。...声谱图数据预处理方式。
不看文本只靠听，背后的原理是把一种语音的声谱图 (Spectrogram) ，映射到另一种语音的声谱图上。 那么，声谱图什么样？ 下图就是 (西语) “你好么，嘿，我是威廉，你怎么样啊？”的声谱图。...△ 横轴是时间，纵轴是Mel频率 然后是目标，英文的声谱图。 ? AI只要从大量的成对数据里，学懂英文和西语的声谱映射关系，就算不识别人类说的是什么字，依然能当上翻译员。...就是下图的蓝色部分，它负责生成目标声谱图，这只是第一步，还不是音频； 二是一个声码器(Vocoder) 。...下图的红色部分，它会把声谱图转换成时域波形 (Time-Domain Waveforms) ，这已经是带有时间顺序的正经声波了； 三是个可选的附加功能，原本说话人的编码器。
现在，Stable Diffusion 模型经过调试可以生成声谱图了，如下动图中的放克低音与爵士萨克斯独奏。 更神奇的是，这个声谱图可以转换成音频片段。...声谱图 音频声谱图以可视的形式将声音片段的频率内容表现出来，其中 x 轴表示时间，y 轴表示频率。每个像素的颜色显示了音频在给定频率和时间上的振幅。...我们可以使用短时傅里叶变换（STFT）从音频中计算声谱图，它将音频近似为不同幅度和相位的正弦波组合。 STFT 是可逆的，因此可以从声谱图中重建原始音频。...声谱图中的频率区间使用 Mel 尺度，这是一个音高知觉尺度，由听众判断彼此之间的距离是否相等。 下图是一个解释为声谱图并转换为音频的手绘图像。回放可以直观地了解它们是如何运作的。...声谱图被可视化为遵循半透明播放头时间轴的 3D 高度图。
https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49874141 偶尔从别的地方看来的，只有一张图，感觉还是不错的，讲的还是挺全的，python
系统由两部分构成，一个循环seq2seq结构的特征预测网络，把字符向量映射为梅尔声谱图，后面再接一个WaveNet模型的修订版，把梅尔声谱图合成为时域波形。...在这项研究中，我们使用低层次的声学表征：梅尔频率声谱图来衔接系统的两个部分。梅尔声谱图通过对时域波形进行计算很容易得到，使用这样一个表征，为我们独立训练两部分组件提供了可能。...梅尔频谱比波形样本更平滑，并且由于其每一帧都是对相位不变的，所以更容易用均方误差损失（MSE）进行训练 梅尔频率声谱图与线性频率声谱图，即短时傅里叶变换的振幅是相关的。...梅尔声谱图抛弃的信息更多，因此对逆向波形合成任务提出了挑战。...编码器把字符序列转换成一个隐层表征，继而解码器接受这个隐层表征用以预测声谱图。
竖放条形图 bar(x, height, [width], **kwargs) 2. 横放条形图 bar(x, width, [height], **kwargs) 3....并列条形图 条形图（bar chart），也称为柱状图，是一种以长方形的长度为变量的统计图表，长方形的长度与它所对应的变量数值呈一定比例。 1....竖放条形图 画条形图要用到 pyplot 中的 bar 函数，该函数的基本语法为： bar(x, height, [width], **kwargs) x 数组，每个条形的横坐标 height 个数或一个数组...横放条形图 若要生成横的条形图，则可以使用 barh 函数，其语法与 bar 函数非常类似。...并列条形图 若要将男生与女生的调查情况画出两个条形图一块显示，则可以使用 bar 或 barh 函数两次，并调整 bar 或 barh 函数的条形图位置坐标以及相应刻度，使得两组条形图能够并排显示。
直觉上人们可能会考虑使用某种RNN模型对这些数据建模为一个常规时间序列(例如股票价格预测)，事实上这可以做到，但由于我们使用的是音频信号，更合适的选择是将波形样本转化为声谱图。...声谱图 声谱图是波形信号的图像表示，它显示了其随时间变化的频率强度范围，它在想评估信号随时间变化的频率分布时非常有用。下图是上文中波形图像的声谱图表示。 ?...注意，tf.signal.stft函数有一些参数，如frame_length 和frame_step，它们会影响生成的声谱图，我不会详细介绍如何调整它们，但你可以参考这个视频来了解更多。...RGB图像 最后一步是将声谱图转换为RGB图像，这一步是可选的，但这里我们将使用在ImageNet数据集上预训练的模型，该模型需要输入3个通道的图像。...否则，你只可以保留一个通道的声谱图。
via: http://blog.csdn.net/wenyusuran/article pyHeatMap是一个使用Python生成热图的库，基本代码是我一年多之前写的，最近把它从项目中抠出来做成一个独立的库并开源...for i in a] data.append(a) hm = HeatMap(data) hm.clickmap(save_as="d://python.../hit.png") hm.heatmap(save_as="d://python/heat.png") if __name__ == "__main__": main() 输入的数据为形如...目前这个库可以生成两种图片：点击图、热图。 点击图效果如下： ? 热图效果如下： ? 绘制图片时，还可以指定一个底图，这个底图可以是任意图像，也可以是另一个点击图。...关于绘制热图中用到的方法，可以参考我以前的文章，比如 关于网页点击热区图、 http://oldj.net/article/page-heat-map/ 关于热区图的色盘 http://oldj.net
文章目录 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import torch import torchaudio import matplotlib.pyplot...频谱图：从波形创建频谱图。 GriffinLim ：使用 Griffin-Lim 转换从线性比例幅度谱图计算波形。 ComputeDeltas ：计算张量(通常是声谱图）的增量系数。...AmplitudeToDB ：这将频谱图从功率/振幅标度变为分贝标度。 MFCC ：根据波形创建梅尔频率倒谱系数。...MelSpectrogram ：使用 PyTorch 中的 STFT 功能从波形创建 MEL 频谱图。 MuLawEncoding ：基于 mu-law 压扩对波形进行编码。...TimeStretch ：在不更改给定速率的音高的情况下，及时拉伸频谱图。 FrequencyMasking
值得注意的是，模型使用不同的参数创建梅尔声谱图（mel spectrograms），作为扬声器编码器和声音合成器的输入。...整个帧序列在转换为梅尔声谱图前通过残差 post-net 传递。体系架构如图 15 所示： ? 图 15：修改版 Tacotron 架构。蓝色方块对应编码器，橙色方块对应解码器。...图 17：（左）编码器步骤和解码器步骤之间的数轴对应；（右）GTA 预测声谱图和 ground truth 声谱图之间的比较。...模型输入的是由合成器生成的 GTA met 声谱图，以 ground truth 音频为目标。模型在训练时预测固定大小的波形片段。...SV2TTS 工具箱使用 Python 语言编写，具有 Qt4 图像界面，可跨平台。 ? 图 21：SV2TTS 工具箱界面。
.，2019），将涵盖以下几个方面： 数据 结构 实验 数据 为了处理数据，波形音频转换成声谱图，然后输入神经网络中进行输出。...做数据扩充的传统方式通常是应用在波形上的，Park 等人则是直接应用在声谱图上。 ? 波形音频到声谱图（Google Brain） 对于一个声谱图，你可以把它看成一个横轴是时间，纵轴是频率的图像。...声谱图表示 (librosa) 直观上来看，声谱图提高了训练速度。因为不需要再进行波形图和声谱图之间的变换，而是扩充了声谱图的数据。...上图展示了对数梅尔频谱图的多种调整，从上到下分别是不做增强的原始图，时域调整，频谱覆盖以及时域覆盖。...从上到下分别展示了原始的以及应用了LB和LD的对数梅尔频谱图.
初级画心 学Python，感觉你们的都好复杂，那我来个简单的，我是直接把心形看作是一个正方形+两个半圆： 于是这就很简单了，十行代码解决： import turtle as t t.pensize
（3）解码器：解码器将说话人特征和文本特征拼接后的结果转化为梅尔声谱图。 （4）语音生成器：语音生成器根据梅尔声谱图合成语音。...拿到目标人物的数秒音频文件后，首先音色编码器对目标人物的音色进行编码，提取说话人的音色特征，然后梅尔声谱图合成器接收编码后的音色特征和文本信息，基于音色特征，合成带有既定文本内容的梅尔声谱图，最后语音生成器将梅尔声谱图转换为音频...语音克隆逻辑代码参考如下，其中encoder 为音色编码器，synthesizer 为梅尔声谱图合成器，vocoder 为语音生成器。...sampling_rate) # 提取目标人物音色特征，对目标人物音频进行编码embed = encoder.embed_utterance(preprocessed_wav) # 根据目标人物音色特征和文本内容合成梅尔声谱图
前言 主流的语音合成大部分分为两个阶段：1）预测低分辨率的中间表示，例如梅尔声谱图或语言特征，从中间表示合成原始波形音频。HIFI-gan主要是解决第二阶段的问题，从梅尔声谱图到高保真度的波形文件。...生成器是一个卷积神经网络，输入是梅尔频谱图，提升采样，直到输出帧数与原音频相同。 [Krz1Io3km82nYQs] 多接受融合，MRF模块返回多个残差块的输出总和。...多周期鉴别器MPD包括很多个子鉴别器 多尺度检测器：MSD连续评估音频序列 训练 GAN损失：交叉熵 [7pzQLvRskZnjVg1] 梅尔声谱图损失函数 [tez1KbhRcrHgsvm] 特征匹配度损失
Translatotron基于一个sequence-to-sequence网络，它将源声谱图(spectrograms)作为输入，生成目标语言翻译内容的声谱图。 ?...输入和生成的声谱图 此外，Translatotron还使用了另外两个单独训练的组件：一个神经声音编码器(neural vocoder)，可以将输出声谱图转换为时域波形；另外，还可以选择使用一个speaker...在训练过程中，序列到序列模型使用一个多任务目标预测源和目标转录文本，同时生成目标声谱图。然而，推理过程中不需要使用转录文本或其他中间文本表示。 ?
sub-frequency GAN 来生成梅尔声谱图，并将80维的mel频率分成多个子带，每个模型都有一个鉴别器。...合成梅尔声谱图加入了音高F0和（声音、静音的标注），选择window and hop size值 背景 歌声合成与语音合成：语音合成经历了拼接合成、参数化合成、神经网络合成、端到端语音合成（从文本或者拼音直接映射到语音...乐谱包括歌词、音符音高、音符时长 歌词处理：歌词到音素的标记； 音高：根据midi标准（https://www.midi.org/）将音符转化为音高ID； 时长：计算音符时长，并将其转化为作为梅尔声谱图的帧数...预测器预测梅尔声谱图有多少帧。*/ SF-gan来建模宽频率（频域） 1.使用对抗网络来提高梅尔声谱图的预测，避免过因均方误差或平均绝对误差产生度平滑的问题。...最后一个FFT模块 有线性层用于生成80维度的梅尔声谱，1维的音高（浮点数）一维的V/UV。声码器是基于waveNet的。
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