"Audio" (神经网络编码器)
NetEncoder["Audio"]
表示一个编码器,将音频文件或对象转换成音频样本张量.
NetEncoder[{"Audio","param"->val,…}]
表示一个编码器,具有用于预处理的特定参数.
更多信息
- "Audio" 编码器返回信号波形. 原始信号中的所有信息都表现在波形中.
- NetEncoder[…][input] 对一个输入应用编码器,产生一个输出.
- NetEncoder[…][{input1,input2,…}] 对一系列输入应用编码器,产生一系列输出.
- 编码器的输入可以为 Audio 对象或 File[…] 表达式.
- 编码器的输出是一个大小为 n×1 的矩阵,其中 n 是预处理后音频样本的数量.
- 在构建网络时,可通过指定 "port"->NetEncoder[…] 将编码器添加到网络的输入端口上.
- 支持以下通用参数:
-
"Augmentation" None 是否应用增广 "Normalization" None 是否应用归一化 "SampleRate" 16000 目标采样率 "TargetLength" All 目标输出长度 - 可以为每个编码器参数指定以下设置和子选项.
- "Normalization" 可以接受以下设置:
-
None 无归一化 "Max" 绝对最大值归一化到 1 {"Max",val} 绝对最大值归一化到 val {"RMS",val} 输入音频信号的 RMS 归一化到 val - "TargetLength" 可以接受以下设置:
-
All 与输入信号一样 dur 持续时间 dur 被指定为时间量 n 前 n 个样本 - 如果指定的 "TargetLength" 不匹配输入信号的长度,则会进行填充或修剪.
- "Augmentation" 可用以下键被指定为规则列表:
-
"Convolution" None 在输入卷积脉冲响应 "Noise" None 在输入中添加噪声 "TimeShift" None 将输入移动指定的量 "Volume" None 用常量乘以输入 - 任何接受数值的增广参数也会被指定为两个数的列表或单变量分布. 在第一种情况下,会根据给定边界间的均匀分布随机化值. 在第二种情况,会使用用户提供的分布.
- "Convolution" 的可能值包括:
-
None 无增广 signal File 或 Audio 对象与输入卷积 {mix,signal} 与输入和 mix 参数卷积的信号 - "Noise" 可能的值包括:
-
None 无增广 amp 带有幅度 amp 的白噪声 noise File 或 Audio 对象包含要添加的噪声信号 {amp,noise} 噪声信号和其指定的幅度 - 使用 "TimeShift"->t 移动输入 t 秒、如果必要则进行填充或剪裁. 使用 Scaled[s] 移动输入 s×dur 秒,其中,dur 是输入信号的持续时间. 使用 {t1,t2} 或 Scaled[{ts1,t2}] 随机化指定时间之间的移动.
- 使用 "Volume"->val 指定常量乘数.
参数
范例
打开所有单元关闭所有单元基本范例 (2)
范围 (3)
NetEncoder["Audio"] 可对 File 或 Audio 对象进行编码. 创建一个音频编码器:
对 File 对象应用该编码器:
对核内 Audio 对象应用该编码器:
对核外 Audio 对象应用该编码器:
创建 Audio 对象列表:
对一批输入应用 NetEncoder["Audio"]:
创建一个音频 NetEncoder:
对 Audio 对象应用该网络: