MelSpectrogram 层

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MelSpectrogram 类

keras.layers.MelSpectrogram(
    fft_length=2048,
    sequence_stride=512,
    sequence_length=None,
    window="hann",
    sampling_rate=16000,
    num_mel_bins=128,
    min_freq=20.0,
    max_freq=None,
    power_to_db=True,
    top_db=80.0,
    mag_exp=2.0,
    min_power=1e-10,
    ref_power=1.0,
    **kwargs
)

一个预处理层，用于将原始音频信号转换为梅尔频谱图。

该层接受 float32/float64 单个或批量音频信号作为输入，并使用短时傅里叶变换和梅尔尺度计算梅尔频谱图。输入应为表示音频信号的 1D（未批处理）或 2D（已批处理）张量。输出将是表示梅尔频谱图的 2D 或 3D 张量。

频谱图是一种类似于图像的表示形式，显示信号随时间变化的频谱。它使用 x 轴表示时间，y 轴表示频率，每个像素表示强度。梅尔频谱图是一种特殊的频谱图，它使用梅尔尺度，该尺度近似于人类感知声音的方式。它们通常用于语音和音乐处理任务，如语音识别、说话人识别和音乐流派分类。

参考文献

• 频谱图,
• 梅尔尺度.

示例

未批处理音频信号

>>> layer = keras.layers.MelSpectrogram(num_mel_bins=64,
...                                     sampling_rate=8000,
...                                     sequence_stride=256,
...                                     fft_length=2048)
>>> layer(keras.random.uniform(shape=(16000,))).shape
(64, 63)

批处理音频信号

>>> layer = keras.layers.MelSpectrogram(num_mel_bins=80,
...                                     sampling_rate=8000,
...                                     sequence_stride=128,
...                                     fft_length=2048)
>>> layer(keras.random.uniform(shape=(2, 16000))).shape
(2, 80, 125)

输入形状

1D（未批处理）或 2D（已批处理）张量，形状：(..., samples)。

输出形状

2D（未批处理）或 3D（已批处理）张量，形状：(..., num_mel_bins, time)。

参数

• fft_length: 整数，FFT 窗口大小。
• sequence_stride: 整数，连续 STFT 列之间的样本数。
• sequence_length: 整数，用于将 window 应用于每个音频帧的窗口大小。如果为 None，则默认为 fft_length。
• window: 字符串，要使用的窗口函数名称。可用值为 "hann" 和 "hamming"。如果 window 是张量，它将直接用作窗口，并且其长度必须为 sequence_length。如果 window 为 None，则不使用窗口化。默认为 "hann"。
• sampling_rate: 整数，输入信号的采样率。
• num_mel_bins: 整数，要生成的梅尔频段的数量。
• min_freq: 浮点数，梅尔频段的最小频率。
• max_freq: 浮点数，梅尔频段的最大频率。如果为 None，则默认为 sampling_rate / 2。
• power_to_db: 如果为 True，则将功率谱图转换为分贝。
• top_db: 浮点数，最小负截止值 max(10 * log10(S)) - top_db。
• mag_exp: 浮点数，幅度谱的指数。1 表示幅度，2 表示功率等。默认为 2。
• ref_power: 浮点数，功率相对于它进行缩放 10 * log10(S / ref_power)。
• min_power: 浮点数，功率和 ref_power 的最小值。