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#音高跟踪
torchcrepe:基于PyTorch的高精度音高跟踪工具
2 个月前
torchcrepe是CREPE音高跟踪算法的PyTorch实现,为音频处理提供了高精度的音高估计功能。本文详细介绍了torchcrepe的安装、使用方法以及主要特性,帮助读者快速上手这一强大的音频分析工具。
音高跟踪
PyTorch
CREPE
音频处理
深度学习
Github
开源项目
2 个月前
CREPE: 革命性的基于深度学习的音高估计技术
2 个月前
深入探讨CREPE这一领先的音高追踪算法,介绍其工作原理、使用方法及在音乐信息检索领域的重要应用。
CREPE
深度卷积神经网络
音高跟踪
Python
音频处理
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
crepe
CREPE是一款基于深度卷积神经网络的单音音高跟踪器,直接处理时域波形输入,性能优于流行的音高跟踪器如pYIN和SWIPE。用户可通过PyPI安装,并利用预训练模型进行音高预测,结果包含时间戳、预测音高和置信度。CREPE支持时间步长调整、模型容量选择和时间序列平滑,适用于人声和乐器音频,并支持批量处理。
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torchcrepe
torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。该项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。
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