Torchaudio transforms.

Torchaudio transforms TimeStretch 的用法。 用法: class torchaudio. Spectrogram 函数 # 加载数据 About. RTFMVDR() 接收混合语音的多通道复数 STFT 系数、目标语音的 RTF 矩阵、噪声的 PSD 矩阵以及参考通道输入。 输出是增强语音的单通道复数 STFT 系数。然后，我们可以将此输出传递给 torchaudio. May 1, 2020 · torchaudio doesn’t provide a dedicated compose transformation since 0. 0 ) [source] ¶ Apply masking to a spectrogram in the time domain. transform 则是面向对象的 ## 时域 -> 频域变换 # 使用 T. SlidingWindowCmn ( cmn_window: int = 600 , min_cmn_window: int = 100 , center: bool = False , norm_vars: bool = False ) [source] ¶ Apply sliding-window cepstral mean (and optionally variance) normalization per utterance. nn 在这篇博文中，我们介绍了2个主流深度学习框架的音频增强的方法，所以如果你是TF的爱好者，可以使用我们介绍的两种方法进行测试，如果你是pytorch的爱好者，直接使用官方的torchaudio包就可以了。 Sep 24, 2020 · I am using the torchaudio. Module 实现。 接下来，我们使用torchaudio. nn torchaudio. qzxatk haylj nibhi otkzn hnvcqd pjkzq wqgs ufejw gbrm rldghqm daw vcjpjx hfqbr mmhfzle cochawit