mindspore.dataset.audio.BassBiquad

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class mindspore.dataset.audio.BassBiquad(sample_rate, gain, central_freq=100.0, Q=0.707)[源代码]

给音频波形施加低音控制效果,即双极点低频搁架滤波器。

低频搁架滤波器能够通过所有频率,但将低于搁架的频率提升或衰减指定量。其系统函数为:

\[H(s) = A\frac{s^2 + \frac{\sqrt{A}}{Q}s + A}{As^2 + \frac{\sqrt{A}}{Q}s + 1}\]

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。

  • gain (float) - 期望提升(或衰减)的音频增益(单位:dB)。

  • central_freq (float, 可选) - 中心频率(单位:Hz)。默认值: 100.0

  • 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 gain 的类型不为float。

  • 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
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> waveform = np.random.random([5, 16])  # 5 samples
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.BassBiquad(44100, 100.0)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])
>>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["audio"].shape, item["audio"].dtype)
...     break
(16,) float64
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> waveform = np.random.random([16])  # 1 sample
>>> output = audio.BassBiquad(44100, 200.0)(waveform)
>>> print(output.shape, output.dtype)
(16,) float64
教程样例: