mindspore.dataset.audio.PitchShift

class mindspore.dataset.audio.PitchShift(sample_rate, n_steps, bins_per_octave=12, n_fft=512, win_length=None, hop_length=None, window=WindowType.HANN)[源代码]

将波形的音调移动 n_steps 步长。

参数：

  • sample_rate (int) - 波形的采样频率（单位：Hz）。

  • n_steps (int) - 移动波形的步长。

  • bins_per_octave (int, 可选) - 每倍频程的步长。默认值：12。

  • n_fft (int, 可选) - FFT的大小，创建 n_fft // 2 + 1 个频段。默认值：512。

  • win_length (int, 可选) - 窗口大小。默认值：None，将会设置为 n_fft 。

  • hop_length (int, 可选) - STFT窗口之间的跳跃长度。默认值：None，则将设置为 win_length // 4 。

  • window (WindowType, 可选) - 作用于每一帧的窗口函数。默认值：WindowType.HANN。

异常：

  • TypeError - 如果 sample_rate 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 n_steps 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 bins_per_octave 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 n_fft 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 win_length 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 hop_length 的类型不为int。

  • TypeError - 如果 window 的类型不为 mindspore.dataset.audio.WindowType 。

  • ValueError - 如果 sample_rate 为负数。

  • ValueError - 如果 bins_per_octave 为0。

  • ValueError - 如果 n_fft 为负数。

  • ValueError - 如果 win_length 不是正数。

  • ValueError - 如果 hop_length 不是正数。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>>
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.audio as audio
>>> from mindspore.dataset.audio import WindowType
>>>
>>> waveform = np.random.random([1, 1, 300])
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.PitchShift(sample_rate=16000,n_steps=4)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])