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

從給定的瞬時頻率和振幅合成波形。

注意

輸出波形的相位資訊是透過對給定的瞬時頻率 (frequencies) 進行累積總和來找到的。當資料類型沒有足夠的精度時，這會產生捨入誤差。使用 torch.float64 可以解決這個問題。

下圖顯示了在使用取樣率 8000 [Hz] 生成恆定頻率和振幅的正弦波時，torch.float32 和 torch.float64 之間的差異。請注意，torch.float32 版本顯示了在 torch.float64 版本中看不到的人為雜訊。

參數：

• frequencies (Tensor) – 取樣點式振盪器頻率 (Hz)。形狀 (…, time, N)。

• amplitudes (Tensor) – 取樣點式振盪器振幅。形狀：(…, time, N)。

• sample_rate (float) – 取樣率

• reduction (str) – 要執行的縮減。有效值為 "sum"、"mean" 或 "none"。預設值："sum"

• dtype (torch.dtype 或 None, 可選) – 執行累積總和運算的資料類型。預設值：torch.float64。傳遞 None 以停用轉換。

返回：

產生的波形。

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

返回類型：

Tensor

使用 oscillator_bank 的教學

加法合成

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振盪器和 ADSR 包絡

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