tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix

Возвращает матрицу для преобразования спектров линейной шкалы в шкалу Мел.

tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix(
    num_mel_bins=20,
    num_spectrogram_bins=129,
    sample_rate=8000,
    lower_edge_hertz=125.0,
    upper_edge_hertz=3800.0,
    dtype=tf.dtypes.float32,
    name=None
)

Возвращает матрицу весов, которую можно использовать для перевеса Tensor, содержащего num_spectrogram_bins линейно усреднённую частотную информацию из [0, sample_rate / 2] в num_mel_bins частотную информацию из [lower_edge_hertz, upper_edge_hertz] по шкале Мел.

Эта функция следует соглашениям Hidden Markov Model Toolkit (HTK), определяя шкалу Мел в терминах частоты в герцах в соответствии со следующей формулой:

$$\textrm{mel}(f) = 2595 * \textrm{log}_{10}(1 + \frac{f}{700})$$

Во всех треугольниках (фильтровых банках) возвращаемой матрицы пиковое значение равно 1.0.

Например, возвращаемая матрица A может быть использована для правого умножения спектрограммы S с размером [frames, num_spectrogram_bins] линейных значений частотного спектра (например, абсолютных значений STFT) для создания "спектрограммы Мел" M с размером [frames, num_mel_bins].

# `S` has shape [frames, num_spectrogram_bins]
# `M` has shape [frames, num_mel_bins]
M = tf.matmul(S, A)

Матрица может быть использована с tf.tensordot для преобразования спектральных бинов произвольного ранга Tensor линейной шкалы в шкалу Мел.

# S has shape [..., num_spectrogram_bins].
# M has shape [..., num_mel_bins].
M = tf.tensordot(S, A, 1)