torchaudio.prototype.functional.oscillator_bank

torchaudio.prototype.functional.oscillator_bank(frequencies: Tensor, amplitudes: Tensor, sample_rate: float, reduction: str = 'sum', dtype: Optional[dtype] = torch.float64) → Tensor

根據給定的瞬時頻率和幅度合成波形。

注意

輸出波形的相位資訊是透過對給定的瞬時頻率 (frequencies) 進行累加求和得到的。當資料型別精度不足時，這會產生舍入誤差。使用 torch.float64 可以避免這個問題。

下圖展示了在使用 8000 [Hz] 取樣率生成恆定頻率和幅度的正弦波時，torch.float32 和 torch.float64 之間的差異。注意，torch.float32 版本顯示了在 torch.float64 版本中未出現的偽影。

引數：

• frequencies (Tensor) – 按樣本取樣的振盪器頻率 (Hz)。形狀為 (…, time, N)。

• amplitudes (Tensor) – 按樣本取樣的振盪器幅度。形狀為：(…, time, N)。

• sample_rate (float) – 取樣率

• reduction (str) – 要執行的歸約操作。有效值為 "sum", "mean" 或 "none"。預設值："sum"

• dtype (torch.dpython:type or None, optional) – 執行累加求和操作的資料型別。預設值：torch.float64。傳入 None 以停用型別轉換。

返回：

合成的波形。

如果 reduction 是 "none"，則形狀為 (…, time, N)，否則形狀為 (…, time)。

返回型別：

Tensor

使用 oscillator_bank 的教程

加法合成

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振盪器和 ADSR 包絡

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