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

已弃用

警告

此函数已被弃用。它将在 2.9 版本中被移除。此弃用是大型重构工作的一部分，旨在将 TorchAudio 转换为维护阶段。有关更多信息，请参阅 https://github.com/pytorch/audio/issues/3902。

从给定的瞬时频率和幅度合成波形。

注意

输出波形的相位信息是通过对给定的瞬时频率（frequencies）进行累加和得到的。当数据类型精度不足时，这会产生舍入误差。使用 torch.float64 可以解决这个问题。

下图显示了在使用采样率为 8000 [Hz] 的情况下，生成具有恒定频率和幅度的正弦波时 torch.float32 和 torch.float64 之间的区别。请注意，torch.float32 版本显示了 torch.float64 版本中未出现的伪影。

参数

• frequencies (Tensor) – 逐样本的振荡器频率 (Hz)。形状为 (..., time, N)。

• amplitudes (Tensor) – 逐样本的振荡器幅度。形状为：(..., time, N)。

• sample_rate (float) – 采样率

• reduction (str) – 要执行的归约操作。有效值为 "sum"、"mean" 或 "none"。默认为 "sum"。

• dtype (torch.dpython:type 或 None, optional) – 执行累加和操作的数据类型。默认为 torch.float64。传入 None 可禁用类型转换。

返回

生成的波形。

如果 reduction 是 "none"，则形状为 (..., time, N)，否则形状为 (..., time)。

返回类型

张量

使用 oscillator_bank 的教程

加法合成

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振荡器和 ADSR 包络

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