【Harvest源码分析】获取F0轮廓

最新推荐文章于 2023-06-06 21:02:00 发布
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分类专栏： 源码分析 文章标签： Harvest vocoder
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版权

频率36.629HZ
36.629HZ

频率44.321HZ44.321

频率50.037HZ50.037

频率54.566HZ54.566

频率60.545HZ60.545

频率66.024HZ66.024

频率74.539HZ74.539

频率84.152HZ
84.152

频率95.005HZ95.005
频率119.009HZ
119.009
频率149.078HZ
149.078

频率171.246HZ171.246

频率200.148HZ200.148

频率214.514HZ214.514
频率238.018HZ
238.018

频率278.190HZ278.190

频率314.066HZ314,066

频率380.018HZ380.018
频率436.526HZ
436.526
频率492.823HZ
492.823

频率586.068HZ586.068
频率684.983HZ
684.983

频率786.839HZ786.839
频率888.313HZ
888.313

最后做了一个动图，给大家看一下变化过程。
在这里插入图片描述

Harvest: A high-performance fundamental frequency estimator from speech signals
James_bobo的博客
12-23 1179
描述了一个名为 Harvest 的基频（F0）估计器。Harvest的独特之处在于，它可以获得可靠的 F0 轮廓，并减少了将有声部分错误地识别为清音部分的错误。它包括两个步骤： 估计 F0 候选值，并根据这些候选值生成可靠的 F0 轮廓。 第一步，该算法利用许多中心频率不同的带通滤波器提取基本成分，并从滤波后的信号中获得基本的 F0 候选 值。之后，通过使用瞬时频率对基本的 F0 候选进行精炼和...
pyworld 部分 api 介绍
m0_43395719的博客
08-11 3274
读取音频 import librosa import pyworld sound, _ = librosa.load(wav_path, sr=16000) print(f'sound.shape = {sound.shape}') #sound.shape = (80000,) 提取基频F0 sr = 16000 #第一种 _f0, t = pw.dio(sound, sr) # raw pitch extractor f0 = pw.stonemask(sound, _f0, t, s.
Harvest_clone
02-09
Sushi UST-WETH LP农场测试 我为在寿司上养殖UST-WETH LP的策略写了一个测试。 可以通过在一个终端上运行以下命令来运行测试，以运行Mainnet Fork： npx ganache-cli --fork -u'0xf00dD244228F51547f0563e60bCa65a30FBF5f7f'-u'0x0F4ee9631f4be0a63756515141281A3E2B293B19D6A7D236A7D23A1D7A1D7D7A1F1D0e0f0e0f0f0e0e0f0e0f0e0f0e0e 解锁的地址是Harvest Deployer，以及UST和WETH的鲸鱼。 当分叉上升时，在另一个终端上运行以下命令： 松露构建&&设置MAINNET_FORK =真实&& npx松露测试./test/mainnet-fork-test-sushiswapStak
什么是F0 Contours
junbaba_的博客
04-08 2311
什么是F0 Contours ​ ​ F0 Contours， 全称为Fundamental Frequency Contours， 它与Pitch Contours所指相同。 ​ ​ 音高（pitch）是声音的三大属性（音量、音高、音色）之一。除去个别极端情况，音高是由声音的基频（fundamental frequency, 简记为f0f_0f0​）决定的，因此在文献中「音高」与「基频」两个词常常混用。由有规律的振动发出的声音，一般都会有基频，这样的声音包括语音中的元音与浊辅音，以及能演奏旋律的乐器发出的
【Harvest源码分析】NuttallWindow
安安爸Chris的专栏
07-07 593
NuttallWindow是Matlab里nuttallwin函数 函数形式为 Harvest里的四个系数和matlab的nattallwin稍微有些不同，这里为 w(t)=0.355768+0.487396cos(π2Tct)+0.144232cos(πTct)+0.012604cos(3π2Tct) w(t) = 0.355768 + 0.487396cos( \frac {\pi }{2T_c} t) + 0.144232cos( \frac {\pi }{T_c} t) +0.012604cos
【Harvest源码分析】GetF0CandidateContour函数
安安爸Chris的专栏
07-14 399
该函数，顾名思义，就是描绘F0 Candidate的轮廓。 在GetFourZeroCrossingIntervals函数中，已经介绍了如何获取ZeroCrossings了。不清楚的可以再看一下我的那一篇文章。 void GetF0CandidateContour(const ZeroCrossings *zero_crossings, double boundary_f0, double f0_floor, double f0_ceil, const double *temporal_po
基频提取
aig8440的博客
05-29 319
改进型端点检测:动态阈值 清浊分割:mfcc 基频提取 去野点 效果图： 转载于:https://www.cnblogs.com/welen/p/3758504.html
[Web-Harvest数据采集之一]Web-Harvest基础-配置文件分析源码
12-11
[Web-Harvest数据采集之一]Web-Harvest基础-配置文件分析源码
[Web-Harvest数据采集之二]Web-Harvest基础-抓取java代码分析
12-14
在这个主题中，我们将深入探讨Web-Harvest的基础知识，特别是如何利用它来抓取Java代码进行分析。在进行数据采集时，理解配置文件、抓取类以及所需依赖的JAR包是至关重要的。 首先，让我们从配置文件开始。Web-...
Web-Harvest使用教程与源码工具解析
用户可以通过下载Web-Harvest的源码，然后自行编译安装，或者下载预编译的可执行文件直接使用。 ### 知识点五：Web-Harvest脚本语言 Web-Harvest使用的是它自己的脚本语言，该语言简单易学，以标签形式定义各种...
Harvest A high-performance fundamental frequency estimator.pdf
07-05
Harvest算法的主要特点是能够获得可靠的基频（F0）轮廓，并且能够减少将发声部分错误地识别为非发声部分的错误。Harvest算法分为两个步骤：首先估计基频候选值，然后基于这些候选值生成可靠的F0轮廓。在第一步中，...
HARVEST基音检测算法
最新发布
Barbara‘s Blog
06-06 984
Harvest的独特之处在于可以获得可靠的F0轮廓，减少了将浊音部分错误地识别为清音部分的错误。在第一步中，算法使用多个不同中心频率的带通滤波器提取基本分量，从滤波信号中得到基本F0候选值;然后利用瞬时频率对基本F0候选对象进行细化和评分，然后估计出每帧中的几个F0候选对象。由于基于基本成分提取的逐帧处理对时间局部噪声的鲁棒性较差，在第二步中使用了使用相邻f0的连接算法。这种连接利用了F0等高线在短时间内不会急剧变化的事实。
使用YIN算法提取音频的F0 Contours
junbaba_的博客
04-21 4506
使用YIN算法提取音频的F0 Contours的代码实现 简介 ​ ​ F0 Contours， 全称为Fundamental Frequency Contours， 它与Pitch Contours所指相同。 ​ ​ 基频提取（pitch estimation, pitch tracking）在声音处理中有广泛的应用。它最直接的应用，是用来识别音乐的旋律。它也可以用于语音处理，比如辅助带声调语言（如汉语）的语音识别，以及识别语音中的情感。 ​ ​ YIN算法是基频提取的算法之一。其名称取自「阴阳」之「阴」
音频信息处理
桜
01-23 289
# -*- coding: utf-8 -*- from nnmnkwii.util import example_audio_file,example_label_file from scipy.io import wavfile from scipy.signal import spectrogram import librosa import wave import librosa.display from IPython.display import Audio import matplotlib
【Dual-Path-RNN-Pytorch源码分析】loss函数:SI-SNR
安安爸Chris的专栏
09-12 8243
DPRNN使用的loss函数是 SI-SNR SI-SNR 是scale-invariant source-to-noise ratio的缩写，中文翻译为尺度不变的信噪比，意思是不受信号变化影响的信噪比 公式 公式如下： {starget=⟨s^,s⟩s∣∣s∣∣2enoise=s^−stargetSISNR=10log10∣∣starget∣∣2∣∣enoise∣∣2 \begin{cases} s_{target} = \cfrac {\lang{\hat s,s}\rangle s} {||s||
【rnnoise快速体验】rnnoise从编译到训练
安安爸Chris的专栏
03-28 4255
运行环境为Ubuntu18.04 C部分 下载源码 从github上下载源码，目前只有master分支，就拿master分支下来。 准备编译环境 干净的linux环境可能会没有安装gcc等编译工具 所以要把下列编译所需的东西装好 ‘’’ apt-get install build-essential apt-get install autoconf libtool ‘’’ 编译rnnoise的C部分源码 unzip rnnoise-master.zip cd rnnoise-master.
【rnnoise源码分析】biquad滤波器
安安爸Chris的专栏
03-07 3673
rnnoise的主要函数rnnoise_process_frame中首先是对输入的信号做biquad滤波。 biquad Filter 双二阶滤波器，wiki介绍在这里 它是一种IIR filter 双二阶滤波器系数a1,a2,b0,b1,b2公式如下 一般运算使用如下公式： rnnoise源码中的双二阶计算函数是上述公式的实现，但是加入了调节参数mem。该参数从训练模型中获取 函数源码如...
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