Síntesis de voz de Python (traducción al japonés)
Configuración de dibujo de Zhou りの
Combinación de alineación de NumPy y Torch
La implementación STFT anterior de numpy.ndarray y Torch se basa en este método de procesamiento. que es equivalente. El resultado STFT se establece en center=False y se rellena.
Tolerancias en tiempo y resolución frecuencial
Complejidad del sonido variable en el tiempo inverso
MELFILTER BANK
Cálculo de MELSPECTRO GLAMMES
Complejidad de fase del algoritmo Griffin-Lim
Visualización instantánea del número de ciclos (bonificación)
El algoritmo Griffin-Lim se basa en la tecnología de multiplexación de fases. Compara la fase instantánea (diferencia temporal de fase) de un sonido sintético con la de un sonido natural, con la replicación de fase vista como una visualización del paso esperado del tiempo.
Traducción:
Versión de Python
Instalar ttslearn
Confirmar el funcionamiento de ttslearn
Importar el paquete de software
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Establecer el formato de trazado
Crear matrices usando NumPy y Torch
numpy y Torch
Usar la interfaz entre Diferencia numpy.ndarray y torch.Tensor
Conversión interactiva de numpy.ndarray y torch.Tensor