torchaudio.prototype.functional.extend_pitch

torchaudio.prototype.functional.extend_pitch(base: Tensor, pattern: Union[int, List[float], Tensor])

已弃用

警告

此函数已被弃用。它将在 2.9 版本中移除。此弃用是 TorchAudio 进入维护阶段的大规模重构工作的一部分。有关更多信息，请参阅 https://github.com/pytorch/audio/issues/3902。

使用给定时间序列值的倍数扩展它们。

给定一组基频（音高），此函数会附加其谐波泛音或非谐波分量。

参数

• base (torch.Tensor) – 基准时间序列，例如基频（Hz）。形状：(..., time, 1)。

• pattern (int, float 列表 或 torch.Tensor) –

  如果为 int，则表示操作后的音高序列数量。添加 pattern - 1 个音调，因此生成的 Tensor 包含给定序列最多 pattern 阶的泛音。

  如果为 float 列表或 torch.Tensor，则必须是一维的，表示基频的自定义倍数。

返回

振荡器频率（Hz）。形状：(..., time, num_tones)。

返回类型

张量

示例

>>> # fundamental frequency
>>> f0 = torch.linspace(1, 5, 5).unsqueeze(-1)
>>> f0
tensor([[1.],
        [2.],
        [3.],
        [4.],
        [5.]])
>>> # Add harmonic overtones, up to 3rd.
>>> f = extend_pitch(f0, 3)
>>> f.shape
torch.Size([5, 3])
>>> f
tensor([[ 1.,  2.,  3.],
        [ 2.,  4.,  6.],
        [ 3.,  6.,  9.],
        [ 4.,  8., 12.],
        [ 5., 10., 15.]])
>>> # Add custom (inharmonic) partials.
>>> f = extend_pitch(f0, torch.tensor([1, 2.1, 3.3, 4.5]))
>>> f.shape
torch.Size([5, 4])
>>> f
tensor([[ 1.0000,  2.1000,  3.3000,  4.5000],
        [ 2.0000,  4.2000,  6.6000,  9.0000],
        [ 3.0000,  6.3000,  9.9000, 13.5000],
        [ 4.0000,  8.4000, 13.2000, 18.0000],
        [ 5.0000, 10.5000, 16.5000, 22.5000]])

使用 extend_pitch 的教程

加法合成

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