tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix

Возвращает матрицу для преобразования линейных спектrogram к шкале 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, которая может использоваться для перевеса Tensor, содержащего num_spectrogram_bins линейно выборочные частотные данные от [0, sample_rate / 2] до num_mel_bins частотных данных от [lower_edge_hertz, upper_edge_hertz] по шкале Мел.

Эта функция следует соглашению 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 использоваться для правого умножения спектрограммы S с формой [frames, num_spectrogram_bins] значений линейного спектра (например, амплитуды STFT) для генерации «мел-спектрограммы» M с формой [frames, num_mel_bins].

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

Матрицу можно использовать 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)