mindspore.dataset.audio.BandrejectBiquad
- class mindspore.dataset.audio.BandrejectBiquad(sample_rate, central_freq, Q=0.707)[源代码]
给音频波形施加双极点巴特沃斯（Butterworth）带阻滤波器。
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。
巴特沃斯带阻滤波器的系统函数为：
\[H(s) = \frac{s^2 + 1}{s^2 + \frac{s}{Q} + 1}\]接口实现方式类似于 SoX库 。
说明
待处理音频shape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。
- 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。
RuntimeError - 当输入音频的shape不为<…, time>。
- 支持平台：
CPU
样例：
>>> import numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.audio as audio >>> >>> 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.BandrejectBiquad(44100, 200.0)] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])
- 教程样例：