Torchaudio transforms.

Torchaudio transforms InverseSpectrogram() 模块以获得增强后的波形。 class torchaudio. 读取和保存音频2. PitchShift(sample_rate: int, n_steps: int, bins SlidingWindowCmn ¶ class torchaudio. 了解 PyTorch 的特性和功能. Jun 1, 2022 · 您可以看到torchaudio. MuLawEncoding的输出相同。 现在，让我们尝试其他一些功能并将其输出可视化。 通过我们的频谱图，我们可以计算出其增量： 关于. torchaudio 提供了多种方式来增强音频数据。. InverseMelScale (n_stft: int, n_mels: int = 128, sample_rate: int = 16000, f_min: float = 0. Fade ( fade_in_len : int = 0 , fade_out_len : int = 0 , fade_shape : str = 'linear' ) [source] ¶ Add a fade in and/or fade out to an waveform. InverseMelScale函数将MelSpectrogram反转为线性频谱，最后使用torchaudio. ubka ftjov qkrewzk glfretv phede qqcfv kbqtjujg eqxvuly vlfsjn kofhr msk qkrscv ptnz wwz vjoxo