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

根据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) 进行累加求和得到的。当数据类型精度不足时，这会产生舍入误差。使用 torch.float64 可以避免这个问题。

下图展示了在使用 8000 [Hz] 采样率生成恒定频率和幅度的正弦波时，torch.float32 和 torch.float64 之间的差异。注意，torch.float32 版本显示了在 torch.float64 版本中未出现的伪影。

参数：

• frequencies (Tensor) – 按样本采样的振荡器频率 (Hz)。形状为 (…, time, N)。

• amplitudes (Tensor) – 按样本采样的振荡器幅度。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"。默认值："sum"

• dtype (torch.dpython:type or None, optional) – 执行累加求和操作的数据类型。默认值：torch.float64。传入 None 以禁用类型转换。

返回：

合成的波形。

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

返回类型：

Tensor

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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