MelSpectrogram¶

参数¶

• sr (int，可选) - 采样率，默认 22050。

• n_fft (int，可选) - 离散傅里叶变换中频率窗大小，默认 512。

• hop_length (int，可选) - 帧移，默认 512。

• win_length (int，可选) - 短时 FFT 的窗长，默认为 None。

• window (str，可选) - 窗函数名，默认'hann'。

• power (float，可选) - 幅度谱的指数，默认是 2.0。

• center (bool，可选) - 对输入信号填充，如果 True，那么 t 以 t*hop_length 为中心，如果为 False，则 t 以 t*hop_length 开始，默认是 True。

• pad_mode (str，可选) - 如果 center 是 True，选择填充的方式，默认值是'reflect'。

• n_mels (int，可选) - mel bins 的数目，默认是 64。

• f_min (float，可选) - 最小频率(hz)，默认 50.0。

• f_max (float，可选) - 最大频率(hz)，默认为 None。

• htk (bool，可选) - 在计算 fbank 矩阵时是否用在 HTK 公式缩放，默认是 False。

• norm (Union[str, float]，可选) -计算 fbank 矩阵时正则化的种类，默认是'slaney'，也可以 norm=0.5，使用 p-norm 正则化。

• dtype (str，可选) - 输入和窗的数据类型，默认是'float32'。

返回¶

计算``MelSpectrogram``的可调用对象。

代码示例¶

>>> import paddle
>>> from paddle.audio.features import MelSpectrogram

>>> sample_rate = 16000
>>> wav_duration = 0.5
>>> num_channels = 1
>>> num_frames = sample_rate * wav_duration
>>> wav_data = paddle.linspace(-1.0, 1.0, num_frames) * 0.1
>>> waveform = wav_data.tile([num_channels, 1])

>>> feature_extractor = MelSpectrogram(sr=sample_rate, n_fft=512, window = 'hann', power = 1.0)
>>> feats = feature_extractor(waveform)