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)[源代码]
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)