mindspore.dataset.audio.transforms.BandpassBiquad
- class mindspore.dataset.audio.transforms.BandpassBiquad(sample_rate, central_freq, Q=0.707, const_skirt_gain=False)[源代码]
给音频波形施加双极点巴特沃斯(Butterworth)带通滤波器。
巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦,没有纹波,而在阻频带则逐渐下降为零。
巴特沃斯带通滤波器的系统函数为:
\[H(s) = \begin{cases} \frac{s}{s^2 + \frac{s}{Q} + 1}, &\text{if const_skirt_gain=True}; \cr \frac{\frac{s}{Q}}{s^2 + \frac{s}{Q} + 1}, &\text{if const_skirt_gain=False}. \end{cases}\]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。
const_skirt_gain (bool, 可选) - 若为True,则使用恒定裙边增益(峰值增益为Q);若为False,则使用恒定的0dB峰值增益。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 const_skirt_gain 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.BandpassBiquad(44100, 200.0)] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])