tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix

Возвращает матрицу для преобразования спектров линейной шкалы в шкалу мел.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.signal.linear_to_mel_weight_matrix

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, которая может быть использована для перевешивания Tensor содержащего num_spectrogram_bins линейно выборочные частотные данные из [0, sample_rate / 2] в num_mel_bins частотные данные из [lower_edge_hertz, upper_edge_hertz] на шкале мел.

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

$$ extrm{mel}(f) = 2595 * extrm{log}_{10}(1 + rac{f}{700})$$

Во всех треугольниках (банках фильтров) в возвращаемой матрице пиковое значение равно 1,0.

Например, возвращаемая матрица A может быть использована для правого умножения спектрограммы S формы [frames, num_spectrogram_bins] значений линейного спектра (например, модулей STFT) для генерации "мелового спектрограмма" M формы [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 произвольного ранга Tensor линейных спектральных бинов в шкалу мел.

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

Аргументы
`num_mel_bins`	Целое число Python. Количество полос в результирующем спектре мел.
`num_spectrogram_bins`	Целое число `Tensor`. Количество бинов в исходных данных спектрограммы, которые понимаются как `fft_size // 2 + 1`, т.е. спектрограмма содержит только не избыточные бины FFT.
`sample_rate`	Целое число или число с плавающей точкой `Tensor`. Образцы в секунду входного сигнала, используемого для создания спектрограммы. Используется для определения частот, соответствующих каждому бину спектрограммы, что определяет, как они отображаются на шкале мел.
`lower_edge_hertz`	Число с плавающей точкой Python. Нижняя граница частот, которые должны быть включены в спектр мел. Соответствует нижнему краю самой низкой треугольной полосы.
`upper_edge_hertz`	Число с плавающей точкой Python. Желаемый верхний край самой высокой частотной полосы.
`dtype`	Тип `DType` результирующей матрицы. Должен быть типом с плавающей точкой.
`name`	Необязательное имя операции.

Возвращает
A `Tensor` формы `[num_spectrogram_bins, num_mel_bins]`.

Исключения
`ValueError`	Если `num_mel_bins`/`num_spectrogram_bins`/`sample_rate` не положительны, `lower_edge_hertz` отрицательно, частотные границы упорядочены неправильно, `upper_edge_hertz` больше, чем частота Найквиста.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/signal/linear_to_mel_weight_matrix