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