mindspore.dataset.audio.transforms.BandBiquad

class mindspore.dataset.audio.transforms.BandBiquad(sample_rate, central_freq, Q=0.707, noise=False)[源代码]

给音频波形施加双极点带通滤波器。

带通滤波器的频率响应在中心频率附近呈对数下降，下降的斜率由带宽决定，频带两端处输出音频的幅度将是原始幅度的一半。

接口实现方式类似于 SoX库 。

Note

待处理音频维度需为(…, time)。

参数：

  • sample_rate (int) - 采样频率（单位：Hz），不能为零。

  • central_freq (float) - 中心频率（单位：Hz）。

  • Q (float, 可选) - 品质因子 ，能够反映带宽与采样频率和中心频率的关系，取值范围为(0, 1]，默认值：0.707。

  • noise (bool, 可选) - 若为True，则使用非音调音频（如打击乐）模式；若为False，则使用音调音频（如语音、歌曲或器乐）模式，默认值：False。

异常：

  • TypeError - 当 sample_rate 的类型不为int。

  • ValueError - 当 sample_rate 的数值为0。

  • TypeError - 当 central_freq 的类型不为float。

  • TypeError - 当 Q 的类型不为float。

  • ValueError - 当 Q 取值不在(0, 1]范围内。

  • TypeError - 当 noise 的类型不为bool。

  • RuntimeError - 当输入音频的shape不为<…, time>。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>>
>>> waveform = np.array([[2.716064453125e-03, 6.34765625e-03], [9.246826171875e-03, 1.0894775390625e-02]])
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.BandBiquad(44100, 200.0)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])