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【TarsosDSP】TarsosDSP 简介 ( TarsosDSP 功能 | 相关链接 | 源码和相关资源收集 | TarsosDSP 示例应用 | TarsosDSP 源码路径解析 )

音高检测算法 : 给一个音频样本 , 检测该样本的声音频率 , 音高 , 可以用于乐器调音器实现 , 声音识别领域 ; TarsosDSP 中提供了多个该该类型算法 , 如 : YIN , Mcleod...音高转换算法 : 变声器算法 , 将声音变为萝莉音 , 大叔音 , 男声变女声 等操作 ; 这是一个很好的 DSP 算法学习平台 , 如果将 TarsosDSP 的代码及内部的原理都理解了 , 算是一个入门级的音频算法工程师了...音频时间延长 ( Audio Time Stretching ) : 使用纯 Java 代码实现 WSOLA 算法 , 这是一种变速不变调的音频处理算法 ; 使用 WSOLA 算法可以在不改变声音 频率.../ 音高 的前提下 , 修改音频的播放速度 , 即播放器常用的倍速播放功能 ; 好多比较水的音频播放器倍速播放的时候 , 声音音调都变了 , 如 … 8 ....变调 ( Pitch Shifting ) : 用于改变音频样本的 音高 / 频率 ; 既可改变从麦克风实时输入的音频流的频率 , 也可以改变一个音频文件的 声音频率 ; 该应用同时提供了命令行功能 ;

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基于CNN和双向gru的心跳分类系统

数据增强 时间拉伸：音高移动和音频移动使得总的训练数据变成了原来684个片段大小的3倍。 调高音高:在不改变节奏的情况下，调高或调低音高。半音在-4到+4的范围内随机选择。...应用此转换的概率设为0.5。 音频移位:用于向前或向后移动音频样本，有或没有任何翻转。 预处理 数据预处理包括对给定音频信号进行滤波、归一化和下采样。...对给定的音频数据集进行滤波，可以去除录制过程中由于各种环境条件而产生的噪声。 归一化是通过归一化+1到-1范围内的每一类心跳声音来改进训练过程。...CNN + BiGRU模型 由CNN + BiGRU组成的深度学习模型，并使用注意力模型对音频样本进行推理。...与其他模型相比，所提出的体系结构具有更少的训练计算时间复杂度。 消融研究 Adam优化器产生最佳结果。 用MFCC训练非常稳定，收敛速度很快。

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    Celemony Melodyne 5 Studio for mac(音频处理软件)v5.3.1.018激活版

    识别和弦录音中的单个音符是一个复杂得多的过程。不仅如此。因为Melodyne还在正确的位置将音符彼此分开，观察它们随着时间的变化，并找到了合适的音符。它可以识别速度并以很高的精度映射速度进程。...提供了三种不同的工具来编辑音高，因此，更改音符的整体音高时，颤音不会受到影响。Melodyne区分音符的音高和类似噪音的部分，使您可以分别编辑它们。...校正宏可以智能地工作，控制“异常值”，同时保留人为改变的音调，音量或速度的波动。在Melodyne的所有领域中，您都可以找到类似细微和复杂的编辑功能。...在没有ARA的情况下，必须首先通过常规VST3，AU或AAX接口之一将所需的通道传输到Melodyne插件。这花了一点时间，但是值得等待。...现在，用于人声的“ Melodic”算法可以区分音符中未加音调，类似噪声的成分，即无声辅音（如“ s”之类的柔和音）和呼吸音与其音调成分。即使它们重合。

    1.2K50

    AI 嘴随声变技术：从语音驱动到视觉合成的深度解析

    这项技术通过人工智能算法，让静态图像或虚拟角色的口型动作与输入音频实现精准同步，彻底改变了传统动画制作中逐帧调整口型的低效模式。...整个技术流程可分为三个关键阶段：语音特征提取阶段通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）、感知线性预测（PLP）等算法，将原始音频信号转化为包含音高、语速、频谱特征的数字向量。...例如，当输入音频存在拖长音（如 “啊 ——”）时，系统会自动生成平滑过渡的口型变化曲线，避免机械性重复。2. 上下文感知增强单纯依赖语音特征生成的口型往往缺乏自然感，因此主流技术引入上下文语义分析。...通过 BERT 等预训练语言模型理解文本情感，系统可调整口型动作的幅度与速度 —— 在表达愤怒时增大唇形开合度，在低语时减小动作幅度，使虚拟形象的表情与语音情感保持一致。3....未来，随着3D 面部捕捉技术的成熟，AI 嘴随声变将从 2D 平面转向 3D 立体表达，通过重建嘴唇内部结构（如牙齿、舌头运动）提升真实感。

    24610

    使用TD-PSOLA算法编写语音合成

    时间扩展或压缩：根据需要改变语音信号的长度，对帧进行时间扩展或压缩。 音高调整：通过改变基音周期的大小（即帧之间的间隔）来调整音高。 重叠和相加：将调整后的帧重叠并相加，生成新的语音信号。 2....加窗处理：以同步标记为中心，选择适当长度（如两倍基音周期）的时窗对合成单元进行加窗处理，获得一组短时信号。 调整同步标记：根据合成规则，调整同步标记以改变合成语音的时长和基频。...例如，通过插入或删除帧来改变时长，通过增加或减少帧间隔来改变音高。 合成语音：根据调整后的同步标记，对短时信号进行叠加，从而获得合成语音。 3. 优点与局限性 优点： 良好的韵律调整能力。...局限性： 当基音频率修改过大时，可能出现严重的谱包络失真。 4....总结 TD-PSOLA算法是一种有效的语音合成技术，通过调整基音周期实现音高和时长的修改。虽然在极端情况下可能会出现谱包络失真，但其在语音合成中的应用广泛且效果显著。

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    训练语言模型何需文本？Facebook发布GSLM：无需标签，从语音直接训！

    基于文本的语言模型如BERT、RoBERTa和GPT-3，借助Transformer的春风，近年来取得了巨大的进步。 给模型一段文本，它们就可以像人一样进行文本补全。...在进行模型评估时，研究人员还发现了几个问题： 首先，量化器使用的离散单元数量很重要：数字越大，在声学级的效果越好，但代价是比特率会更高； 第二，在语言层面上也有类似的趋势，但在某些情况下，使用过多的单元数量对于生成性能有影响...VQ-VAE的输入是音高（pitch）信息以及一个简化的文本转语音系统，文本转语音系统的输入需要能够接收离散的、非重复的伪文本单元，VQ-VAE 的量化音高信息，和学习到的speaker embedding...由于语音和韵律单元的识别与说话人高度不相关，所以学习到的模型能够通过改变输出speaker embedding来执行语音传输，同时保留语音单元和原始输入的韵律。...GSLM系统与当前的语音编解码器相比具有优势，同时使用的比特率要低得多，大概可以压缩20倍，与使用矢量量化变分自动编码器的语音编解码器相比是2倍压缩率。

    1.8K20

    用音频数据补充视觉信息，帮助AI在3D迷宫中导航

    有研究已经表明，人们可以学习通过音频信号的音量，方向和速度跟随微妙的线索。...只使用视觉信息进行学习对于智能体来说并不总是那么容易，例如，在有很多房间且智能体和目标之间没有直接视线的情况下，智能体很难仅使用视觉信息到达目标。因此，使用音频功能可以提供有价值的信息。...他们在VizDoom上训练它，这是一个建立在第一人称射击游戏Doom上的数字研究环境，有两种不同的音频特征：音高和原始样本。 团队解释：“我们将关于环境（到目标的距离）的信息编码到样本的间距中。...前者与仅使用视觉相比，与只使用视觉信息相比，同时使用音高和原始音频的视觉信息在每次测试中得到更好的平均奖励，在后者的情况下，音频特征与视觉一起使得智能体能够在大多数时间达到目标。...但是，使用原始音频的视觉增强和使用音高的视觉增强的平均成功率分别为87%和86%，同样仅使用视觉信息到达目标所需的平均步数是1420，而在视觉上添加互补的原始音频和音高会将步数分别减少到751和614。

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    Celemony Melodyne Studio5 for Mac(音频编辑工具) v5.3.1.018激活版

    Melodyne Studio 5是一款由Celemony公司全新推出的功能强大的音频处理工具，它可以帮助你用最简单直接的方式编辑单声道音频的音高、节奏、乐句、幅度和调速，让你几乎神奇地把音频旋律当作MIDI...同时，该软件不仅提供了音频编辑、高音校正、和声、时间拉伸等多项功能，还能够非常轻松的帮助用户导入音频文件，并在处理时速度也是非常的快。...：从细微的音高校正到由简单的曲调创作复杂的和声、从时间细调到时间拉伸至1000%，Melodyne 5可以轻易的集成到任意产品环境中，简化后制作流程的各步骤，使你的工作强度得以极大减轻。...3、灵活，可处理MidiMelodyne 5可导入/导出所有常见类型的音频文件，如WAV, AIFF, SD2, SND和AU，resolution达48 kHz，24 bits。...用户还可以将音频文件输出为Midi，并可指定音高、力度、节拍速度、分节等Midi参数（可保存参数设置）。4、Melodyne是一个录音环境从录音到混音，Melodyne自身就是一个音乐制作环境。

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    Java实现基频曲线分析！

    通过具体的代码示例和应用案例，我们展示了如何在Java中实现基频曲线的计算和可视化。此外，本文还会对不同实现方式的优缺点进行分析，并提供相应的测试用例。...基频是音频信号中最低的周期性频率，对音高的感知至关重要。基频曲线广泛应用于语音分析、音乐信号处理等领域。基频曲线的计算通常包括以下步骤：音频信号采集：获取音频信号的时域波形。...信号预处理：对音频信号进行去噪、归一化等处理。基频估计：使用算法（如自相关函数、傅里叶变换等）计算每个时间点的基频。曲线绘制：将计算得到的基频数据绘制成曲线进行分析。...语音分析基频曲线在语音处理和分析中用于识别语音的音高特征，对语音合成和识别系统有重要作用。2. 音乐信号处理在音乐信号处理中，基频曲线用于识别乐器的音高和音符，对于音乐的自动分析和生成具有重要意义。...情感识别基频分析可以用于识别说话者的情绪状态，如快乐、悲伤等，对情感分析和人机交互有帮助。优缺点分析优点准确性高：基频曲线能准确反映音频信号的音高特征。

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    USF MSDS501 计算数据科学中

    首先，下载以下两个音频文件，以便我们拥有一些要处理的原材料。...通过归纳其他程序的执行，您应该知道如何运行这个新程序，它是： $ python puretone.py 将440更改为更高的值，如1000： ... y = numpy.sin(2*numpy.pi*1000...减慢音频（并改变音高） 让我们说我们想加深 Prince 的声音。 我们所要做的就是减慢音乐速度。 要做到这一点，我们所要做的就是玩一玩采样率。...直观地说，降低播放时的采样率会降低速度，因为播放器每秒消耗更少的样本。 这会使声音延长，就像用手指放慢唱片转盘一样。 可以减慢音乐速度并且不更改音高，这在尝试将音乐从音频转换为乐谱时非常有用。...构建我所使用的转录软件的人，很好的描述了不改变音高并减慢音乐所涉及的技巧。 答案 您可以在 msan501 类库中找到本实验的所有代码。 这是声音文件。

    1.6K20

    ​K歌中的歌唱评价与嗓音分析

    MFCC特征允许算法在用户跑调的情况下进行节奏评估，但相应的它的弊端是用户必须正确的演唱歌词，否则算法无法给出合适的给分。 我们经过尝试，找到了一种更优的解决方案。...情感方面，我们使用多尺度的音量特征。听两段没有情感和有情感的演唱。两条音频在速度上存在一定差异，将速度时长缩放，就可以观看上方的波形图。...FDM可以更加准确找到颤音震动的频率。 滑音方面，滑音是在音高线上的连续滑动，有一定音高差、时长限制。在基于这些限制后，使用HMM模型进行滑音端点检测，可以检测出一段音频中的滑音数量。...也可以用滑音修正音准评分，接下来是一段音频。演唱中第三个音头有音高上的滑音，但在标准音高线上一定是直直的音符，这种情况下用传统音高评分算法一定是会扣分的。...把音频转换为不同的频谱，如CQT/mel谱输入网络，得出embedding向量，测算相似度就可以定义向量的距离。训练好的网络可将其单独视为音色特征提取器。

    4.3K40

    玩转AI新声态-哼歌识曲背后的秘密

    人类早期的尝试：1、早在20世纪60年代，科学家们就开始尝试通过计算机识别音乐。早期的研究主要集中在音频信号的处理和分析上，如频谱分析、音高检测等。然而，由于技术限制，这一时期的音乐识别准确率较低。...然后，通过一系列的信号处理技术，如傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等，将音频信号转化为特征向量。这些特征向量能够描述音频的声学属性，如音高、节奏、音色等。...通过计算相似度，软件能够找到与哼唱音频最匹配的歌曲。这个过程可能涉及到一些优化算法，如动态时间规整（DTW）等，以确保即使在哼唱节奏或音高有所变化的情况下，也能准确识别歌曲。...3、特征提取：从预处理后的音频数据中提取出关键特征，如旋律、节奏、音色等。4、音乐匹配：将提取出的特征与数据库中的音乐作品进行比对和匹配。...5、结果输出：根据匹配结果，系统输出相应的歌曲信息，如歌曲名称、歌手等。

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    数据增强：提高机器学习性能的有效技巧

    文章目录 数据增强的原理 常用的数据增强技术 图像数据增强 文本数据增强 音频数据增强 数据增强的代码示例 拓展应用与挑战 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~数据增强：提高机器学习性能的有效技巧...在这种情况下，数据增强技术应运而生，它通过对已有数据进行变换和扩充，以提高模型的泛化能力和性能。本文将介绍数据增强的原理、常用技术以及代码示例，帮助读者理解如何有效地利用数据增强提高机器学习性能。...颜色变换（Color Transformation）：调整图像的颜色，如改变饱和度、对比度等。...打乱顺序（Shuffling）：随机打乱文本中词的顺序，生成不同的句子。 音频数据增强 音频速度变化（Audio Speed Change）：调整音频的播放速度，生成不同速度的样本。...添加噪音（Add Noise）：在音频中添加随机噪音，增加模型对噪音的鲁棒性。 音调变化（Pitch Shift）：调整音频的音调，生成不同音高的样本。

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    域外歌声合成和风格迁移

    歌声合成（SVS）系统使用声学模型将乐谱和歌词转换为中间特征（如音高和梅尔频谱图），然后声码器合成目标歌声。图b和c描绘了歌声风格的构成要素，即发音和咬字技巧。...红色方框展示了音高转换，黄色方框突出了颤音。 然而，现有SVS方法在处理跨领域（OOD）风格迁移时存在局限性，尤其是在训练阶段未能涵盖目标声音属性的情况下，合成的歌声质量会下降。...RSA 通过使用残差量化模块（Residual Quantization Module）来捕捉参考歌声样本中的详细风格特征，如发音和发音技巧。这些特征通常涉及音符之间的音高转换和音符内的颤音等技术。...音符编码器： 音符嵌入：音符编码器处理音乐符号信息，包括音符的音高、类型（如休止符、连音线等）和持续时间。这些信息通过嵌入层转换成连续的向量表示。...这种4步生成器基扩散模型结合了优秀的感知质量和快速采样速度的优点。 扩散解码器采用非因果 WaveNet 架构作为去噪器，并使用 1x1 卷积层来预测连续的梅尔频谱图。

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    FL Studio水果软件最新更新版本号V21.0.0

    新的效果器插件：实时变调效果合成器（Pitch Shifter）（全插件版） - 具有两种音高变换算法和 X/Y（音高/共振峰）控制的实时音高变换效果。...FLEX插件 - 新增将乐谱转存到钢琴卷帘功能，用于包含乐谱的补丁（音高面板）。FPC - 当改变用以预防当前音符布局因您选择一个新预设而改变的预设时，系统将使用当前布局。...升级的效果器插件：移频器（Frequency Shifter）- 新的可视化效果（输入/输出频谱和示波器）。点击可视化菜单来改变效果。...Patcher - 用户交互 - 现在的地图选项卡（The Map tab）是一个带有滚动条的静态工作区，在放置插件预设时按住（Alt）键，可以在没有任何连接的情况下添加它。...获取通道/音轨音量，单位为dB当通道机架滤波器改变时的硬件刷新标志ui.ScrollWindow的选项，在可能的情况下进行水平滚动用于直接访问脚本的可选取pot拾取功能miDisplayRect的参数，

    1.5K20

    微软歌声合成算法HIFISINGER论文解读

    前沿 歌声合成系统就是根据乐谱信息合成高质量、富有情感的歌声。歌声合成是比语音合成具有更大的挑战和难度。之前的方法都是与原始音频相同的采样频率，合成出来的歌声的保真度不够。...方法 一个经典的歌声合成系统包括声学模型，将乐谱转化为声学特征，和声码器，将声学特征转化为音频。...例如，在速度为120的情况下，一分钟有120拍，0.5秒钟有1拍。对于4/4，四分音符的持续时间为0.5秒。如果Mel频谱图的跳数大小为5ms，则四分音符对应于100帧。...Gvoc代表声码器，Dt代表不同时长的鉴别器 其他设计 音高和声音和静音标注：声学模型还可以预测音高，使用乐谱中的原始音符音高作为快捷输入，让模型专注于学习剩余音高值。...除此外，声音和静音的标注也帮助校正音高。 Window/Hop size：窗口大小对于短时傅里叶变换作用很大，更大的音高用小窗，小音高用大窗。歌声音高比较高，需要选择小窗。

    2K00

    Python Audio 库 详解

    它通常用于处理实时音频流（例如麦克风输入或扬声器输出），也可以用于播放和录制音频。LibrosaLibrosa 是一个专门用于音频和音乐分析的库，特别适用于处理音频特征提取（例如节奏、音高、时长等）。...它提供了一个简单的接口，可以用于音频的快速处理、可视化和分析。SoundfileSoundfile 是一个用于读写音频文件的 Python 库，支持多种音频文件格式，如 WAV、FLAC 等。...它提供了高层次的接口来提取音频特征，如节奏、音高、时长等。以下是 Librosa 的一些常见应用。...、改变音高等，适合用于简单的音频文件操作。...随着机器学习和人工智能的发展，音频数据的处理与分析将在许多领域（如语音识别、音乐分析、音频修复等）发挥越来越重要的作用。

    4K00

    音频数字化简单原理「建议收藏」

    10dB意味着音量放大10倍，而20dB却不是20倍，而是100倍（10的2次方） 。 2、频率（Hz）:人们能感知的声音音高。...数字化的最大好处是资料传输与保存的不易失真。记录的资料只要数字大小不改变，记 录的资料内容就不会改变。...在数字化的世界里，这串数字转换为二进制 ，以电压的高低来判读1与0，还可以加上各种检查码，使得出错机率很低，因此在一般 的情况下无论复制多少次，资料的内容都是相同，达到不失真的目的。...我们可以想像这个电压大小看起来似乎会像阶梯一样一格一格，跟原来平滑的信号 有些差异，因此再输出前还要通过一个低通滤波器，将高次谐波滤除，这样声音就会变 得比较平滑了。...除了上述因素外，数字化音频的质量还受其它一些因素(如扬声器质量，麦克风优劣，计 算机声卡A/D与D/A（模/数、数/模）转换芯片品质，各个设备连接线屏蔽效果好坏等)的 影响。

    2.5K20

    在 Python 中播放声音

    然后，绕过文件位置作为 Sound（） 方法的输入，可以加载声音文件。加载声音后，可以使用声音对象的 play（） 函数播放它。您还可以修改播放速度、响度和效果，如循环和淡入淡出。...通过定义声源的位置、速度和方向，您可以生成一个逼真的音频环境，其中声音似乎从不同的方向和距离发出。对于游戏、虚拟现实体验或模拟等应用程序，此功能特别有用。...“Pyglet”除了位置音频外，还包括音量控制、音高转换和定制音频流等功能。您可以使用音量控制更改某些声音的响度或产生动态音频效果。...您可以通过变调来更改声音的音高，这对于提出原始音频效果或更改音频的播放速度可能很方便。自定义音频流可以实时设计和修改音频流，从而实现交互式和动态音频体验。...使用播放器对象的 play（） 函数，您可以在加载声音后播放声音。“pyglet”提供的其他功能包括音高转换、响度控制以及设计自己的音频流源的能力。

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