현재 오디오 파일을 샘플링하고 프레이밍하여 신경망의 입력으로 제공 할 수 있습니다. 나는 Librosa을 사용하여 오디오를 샘플링하고 프레임을 만들었는데, 특히 프레이밍이 매우 중요합니다. 이것은 신경망에 대한 입력으로 공급되기 때문에 길이가 일관되어야한다는 것을 의미합니다. 이는 현재 내 문제로 보입니다. . 프레임. 하는 나는 현재 샘플링과 같은 프레임
오디오 파일을 샘플링하고 샘플링 된 정보를 txt 파일에 저장하려고합니다. 샘플링은 librosa을 사용하여 수행됩니다. 파일에 저장할 때 문제가 발생합니다 ... 배열이 완전히 저장되지 않고 일부 샘플링 지점 만 볼 수 있으며 나머지는 점선으로 표시됩니다. 예 : 22050.000
[ -8.61534572e-05 -1.64340396e-04 -8.034
오디오의 고조파 구성 요소에서 tonnetz를 추출하려고합니다. 내 코드는 기본적으로 튜토리얼에서 복사 붙여 넣기입니다 https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.tonnetz.html 내 코드 : /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib
현재 MFCC 기능을 추출하기 위해 회귀 네트워크를 사용하려고합니다. 입력에 대한 네트워크 샘플링 및 프레임 된 오디오 파일, 일부 문제가있는 것, 또는 일관된 출력을 얻을 수있는 방식으로 - 일관된 프레임 크기를 의미합니다. 입력으로 작동하지 않습니다. 신경 네트워크. 나는 현재 샘플링과 같은 각 오디오 파일을 프레임 오전 : def load_sound_
현재 ASR 시스템에서 작업 중이며 각 프레임에 창 함수를 적용하는 것을 잊어 버렸습니다. 추출하는 이유는 내가 왜 나쁜 결과를 얻는가하는 원인이 될 수 있습니다. 하지만 librosa에서 가능합니까? 이 옵션은 librosa 설명서에서 찾을 수 없습니다. 이렇게 추출 된 각 프레임에 해밍 창을 적용해야합니다. for fp in file_paths:
많은 문제가 발생한 후 Linux Mint 18 Mate x64에 Librosa (https://github.com/librosa/librosa)가 설치되었습니다. 내가 예를 들어, 스크립트, 예를 들어, 실행하려는 경우 : http://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.feature.tempogram.html#