"AudioSpectrogram" (神经网络编码器)

NetEncoder["AudioSpectrogram"]

表示一个编码器，将音频文件或对象转换成它的频谱.

NetEncoder[{"AudioSpectrogram","param"->val,…}]

表示一个编码器，具有用于预处理和特征计算的特定参数.

更多信息

  • "AudioSpectrogram" 编码器计算信号的频谱并丢弃短时傅里叶变换中包含的一些冗余信息. 它还丢弃相位信息，这意味着不可能精确重建原始信号.
  • NetEncoder[…][input] 对一个输入应用编码器，产生一个 "Real32" NumericArray.
  • NetEncoder[…][{input1,input2,…}] 对一系列输入应用编码器，产生一系列 NumericArray.
  • 编码器的输入可以为 Audio 对象或 File[…] 表达式.
  • 编码器的输出是一个维度为 {n,Floor[(ws/2.)+1]} 的 2 阶张量，其中 n 是应用预处理后的分区的数量，ws 是计算中所用分区的长度.
  • 在构建网络时，可通过指定 "port"->NetEncoder[…] 将编码器添加到网络的输入端口上.
    • 参数
  • 支持下列通用参数：
  • "Augmentation"None是否应用增广
    "Normalization"None是否应用归一化
    "SampleRate"16000目标采样率
    "TargetLength"All目标输出长度
  • 其他分区参数：
  • "WindowSize"Automatic分区的长度
    "Offset"Automatic分区的偏移
    "WindowFunction"Automatic应用于分区的视窗
  • 可以为每个编码器参数指定以下设置和子选项.
  • "Normalization" 可以接受以下设置：
  • None无归一化
    "Max"绝对最大值归一化到 1
    {"Max",val}绝对最大值归一化到 val
    {"RMS",val}输入音频信号的 RMS 归一化到 val
  • "TargetLength" 可以接受以下设置：
  • All与输入信号一样
    dur持续时间 dur 被指定为时间量
    n前 n 个分区
  • 如果指定的 "TargetLength" 不匹配输入信号的长度，则会进行填充或修剪.
  • "Augmentation" 可用以下键被指定为规则列表：
  • "Convolution"None在输入卷积脉冲响应
    "Noise"None在输入中添加噪声
    "TimeShift"None将输入移动指定的量
    "Volume"None用常量乘以输入
  • 任何接受数值的增广参数也会被指定为两个数的列表或单变量分布. 在第一种情况下，会根据给定边界间的均匀分布随机化值. 在第二种情况，会使用用户提供的分布.
  • "Convolution" 的可能值包括：
  • None无增广
    signalFile 或 Audio 对象与输入卷积
    {mix,signal}与输入和 mix 参数卷积的信号
  • "Noise" 可能的值包括：
  • None无增广
    amp带有幅度 amp 的白噪声
    noiseFile 或 Audio 对象包含要添加的噪声信号
    {amp,noise}噪声信号和其指定的幅度
  • 使用 "TimeShift"->t 移动输入 t 秒、如果必要则进行填充或剪裁. 使用 Scaled[s] 移动输入 s×dur 秒，其中，dur 是输入信号的持续时间. 使用 {t1,t2} 或 Scaled[{ts1,t2}] 随机化指定时间之间的移动.
  • 使用 "Volume"->val 指定常量乘数.
  • 当参数为 "WindowSize"->Automatic 时，使用 25 毫秒分区长度. 使用 "WindowSize"->dur 选择持续时间 dur 的分区长度. 使用 "WindowSize"->n 选择 n 个样本的分区长度.
  • 当参数为 "Offset"->Automatic 时，使用 8.33 毫秒的分区补偿. 使用 "Offset"->dur 选择持续时间 dur 的分区补偿. 使用 "Offset"->n 选择 n 个样本的分区补偿.
  • 参数 "WindowFunction" 将窗口应用于每个分区. 可能的设置为：
  • None没有视窗应用于输入音频
    Automatic
    func使用函数 func 计算视窗
    list明确指定采样窗口 list

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)

创建一个频谱 NetEncoder：

创建一个 Audio 对象：

对 Audio 对象应用编码器：

绘制结果：

范围  (3)

NetEncoder["AudioSpectrogram"] 可对 File 或 Audio 对象进行编码. 创建一个频谱编码器：

对 File 对象应用编码器：

对核内 Audio 对象应用该编码器：

对核外 Audio 对象应用该编码器：

创建 Audio 对象列表：

对一批输入应用 NetEncoder["AudioSpectrogram"]：

创建一个频谱 NetEncoder：

将编码器添加到网络的输入上：

对 Audio 对象应用该网络：

Parameters  (6)

"Normalization"  (1)

创建一个 Audio 对象：

应用编码器，设 "Normalization"->None 避免归一化：

由于在计算频谱图之前对信号应用了归一化，因此不能保证结果的界限：

应用编码器，设 "Normalization"->Automatic 将波形样本的最大绝对值归一化为 1：

求结果的最小值和最大值：

"SampleRate"  (2)

创建一个 Audio 对象：

在进行短时傅立叶变换之前用 "SampleRate"8000 的编码器将信号重新采样为 8000Hz：

"SampleRate" 参数会影响默认窗口大小的计算：

采样率低于原始音频的编码器会给出更短的窗口长度：

采样率高于原始音频的编码器会给出更长的窗口长度：

"TargetLength"  (1)

创建一个 Audio 对象：

应用编码器，设 "TargetLength"All 将返回所有数据的频谱：

应用编码器，设 "TargetLength"10，用零进行填充，使输出长度为 10：

应用编码器，设 "TargetLength"2，只使用前两个分区：

"WindowSize"  (1)

创建一个 Audio 对象：

分区长度被自动定为 25ms：

应用编码器，设 "WindowSize"600，返回分区大小为 600 个样本情况下的频谱：

"Offset"  (1)

创建一个 Audio 对象：

分区偏移被自动设为分区长度的 1/3：

应用编码器，设 "Offset"10，返回使用偏移量为 10 个样本的分区时算出的短时傅立叶变换：

属性和关系  (2)

创建一个 Audio 对象：

创建一个频谱 NetEncoder：

可用 Ceiling[length/offset] 来计算结果的长度，其中 length 是重新采样后信号的长度，offset 是编码器的 "Offset" 参数：

创建一个 Audio 对象：

创建一个频谱 NetEncoder：

可用 Floor[windowSize/2+1] 来算出结果的第二个维度，其中 windowSize 是编码器的 "WindowSize" 参数：