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python高斯窗函数的简单介绍( 五 )

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以下文章来源于Python专栏  ， 作者宋宋
文章链接：
【小项目-1】用Python进行人声伴奏分离和音乐特征提取比如采样率为22050 ， 音频文件有36s ， 那么x为长度为22050*36=793800的float 。
用到了python库Spleeter
抽象地了解下原理吧
参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models
原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA
粗略扫了一眼，原理主要是用U-Net进行分割，然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model 。
参考链接：机器之心的一篇文章
纵轴表示频率（从0到10kHz），横轴表示剪辑的时间 。由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部，我们可以将频率轴转换为对数轴 。
可以对频率取对数 。
感觉这个参数蛮有意思的
整个频谱被投影到12个区间，代表音乐八度音的12个不同的半音（或色度），librosa.feature.chroma_stft 用于计算 。
先对音频进行短时傅里叶变换
其中每行存储一个窗口的STFT，大小为1025*1551
这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图
没太了解，感觉就大概知道有这么个量可以用到就行 。
librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：
1. 先理解连续傅里叶变换
2. 再理解离散傅里叶变换
对连续函数进行离散采样
3. 最后进入短时傅里叶变换
是先把一个函数和窗函数进行相乘，然后再进行一维的傅里叶变换 。并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果，将这些结果竖着排开得到一个二维的表象 。
【python高斯窗函数的简单介绍】关于python高斯窗函数和的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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