mindspore.dataset.audio.melscale_fbanks

mindspore.dataset.audio.melscale_fbanks(n_freqs, f_min, f_max, n_mels, sample_rate, norm=NormType.NONE, mel_type=MelType.HTK)

创建频率变换矩阵。

参数：

• n_freqs (int) - 要加强或应用的频率数。

• f_min (float) - 最小频率，单位为Hz。

• f_max (float) - 最大频率，单位为Hz。

• n_mels (int) - 梅尔滤波器组数。

• sample_rate (int) - 音频波形的采样频率。

• norm (NormType, 可选) - 标准化方法，可以是NormType.NONE或NormType.SLANEY。默认值：NormType.NONE。

• mel_type (MelType, 可选) - 使用的标度，可以是MelType.HTK或MelType.SLANEY。默认值：MelType.HTK。

返回：

numpy.ndarray，频率变换矩阵，shape为( n_freqs , n_mels )。

异常：

• TypeError - 如果 n_freqs 的类型不为int。

• ValueError - 如果 n_freqs 为负数。

• TypeError - 如果 f_min 的类型不为float。

• ValueError - 如果 f_min 大于 f_max 。

• TypeError - 如果 f_max 的类型不为float。

• ValueError - 如果 f_max 为负数。

• TypeError - 如果 n_mels 的类型不为int。

• ValueError - 如果 n_mels 不为正数。

• TypeError - 如果 sample_rate 的类型不为int。

• ValueError - 如果 sample_rate 不为正数。

• TypeError - 如果 norm 的类型不为 mindspore.dataset.audio.NormType 。

• TypeError - 如果 mel_type 的类型不为 mindspore.dataset.audio.MelType 。

支持平台：

CPU

样例：

>>> from mindspore.dataset.audio import melscale_fbanks
>>>
>>> fbanks = melscale_fbanks(n_freqs=4096, f_min=0, f_max=8000, n_mels=40, sample_rate=16000)