speechstochasticb

来源: Freesound 前往原页面 查看译文
作者:KuoShu
许可:CC-BY-NC 非商业署名许可协议  
描述:Stochastic synthesis component resulting from the analysis/synthesis process. The original sound can be found in the smstools software package (http://github.com/MTG/smstools) as speechfemale. Also can be found in here: http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/ window: Hammingwindow size: 1024FFT size: 2048maximum number of harmonics: 100minimum fundamental frequency: 100maximum fundamental frequency: 300maximum error in f0 detection algorithm: 5stochastic approximation factor: 1
标签: synthesis speech stochastic
音频格式wav
声音时长00:03
文件大小344.5 KB
比特率705 kbps
采样率44100 Hz
位深度16 bit
声道立体声
音频蛋下载 推荐

◦  支持一键下载
◦  智能提速线路
◦  队列批量下载
◦  免费跨站下载

  加入任务队列
原站点下载 备用

◦  账户登录下载
◦  普通站点线路
◦  单个文件下载
◦  免费站内下载

  前往声音页面

———— 类似的声音 ————

来源Freesound
描述:基于来自SMS工具声音文件的女性演讲,使用来自Coursera中的音频应用音频信号处理课程的SMSTools的HPS模型工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://www.freesound.org/people/xserra/packs/13038/ 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
by ransompaycheque
来源Freesound
描述:基于femalePhrase1.wav,并使用课程中音频应用课程的音频信号处理程序提供的SMSTools中的HPSModel工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://freesound.org/people/HerbertBoland/sounds/30084/ 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
来源Freesound
描述:基于来自SMS工具声音文件的女性演讲,使用来自Coursera中的音频应用音频信号处理课程的SMSTools的HPS模型工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://www.freesound.org/people/xserra/packs/13038/ 我在获取语音的谐波信息后合成了谐波信息。 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
来源Freesound
描述:基于femalePhrase1.wav,并使用课程中音频应用课程的音频信号处理程序提供的SMSTools中的HPSModel工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://freesound.org/people/HerbertBoland/sounds/30084/ 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
by ransompaycheque
来源Freesound
描述:基于femalePhrase1.wav,并使用课程中音频应用课程的音频信号处理程序提供的SMSTools中的HPSModel工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://freesound.org/people/HerbertBoland/sounds/30084/ 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
来源Freesound
描述:基于来自SMS工具声音文件的女性演讲,使用来自Coursera中的音频应用音频信号处理课程的SMSTools的HPS模型工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://www.freesound.org/people/xserra/packs/13038/ 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
by KuoShu
来源Freesound
描述:随机小提琴声。 Pompeu Fabra大学项目(无商业用途)。原始声音可在以下链接中找到: http://freesound.org/people/jcveliz/sounds/92002/ 作者原始信号:jcveliz 窗口:blackmanwindow尺寸:1023FFT尺寸:2048幅度阈值:70最大谐波数:100最小基频:300最大基频:1100最大误差f0检测算法:7随机近似因子:0.1
来源Freesound
描述:基于来自SMS工具声音文件的女性演讲,使用来自Coursera中的音频应用音频信号处理课程的SMSTools的HPS模型工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://www.freesound.org/people/xserra/packs/13038/ 我综合了演讲的随机信息。 应用于原始声音的过程是: 使用HPS模型进行分析和合成
来源Freesound
描述:这是口琴声的谐波加随机模型合成,可在http://freesound.org/people/swapnil_gt/sounds/255115/获得。该.wav文件是原始信号合成的随机部分的近似值。
来源Freesound
描述:使用在smstools软件包中实现的Harmonic plus Stochastic Model执行的分析/合成过程产生的合成的随机部分。原始文件来自:http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/
by esazhan
来源Freesound
描述:speechfemale.wav的随机成分。这个声音来自于Pompeu Fabra大学音乐应用音频处理课程教授创建的短信工具声音库。他们告诉我使用speechfemale.wav的声音进行第7周的任务并对其进行一些分析和综合。我不知道他们把它带到了哪里。有关更多信息,请咨询Xavier Serra。 原声:http://freesound.org/people/xserra/sounds/254374/
来源Freesound
描述:随机合成组件由分析/合成过程产生的谐波加随机模型在smstools软件包(http://github.com/MTG/smstools)中实现的男性语音声音http:// freesound .ORG /人/ xserra /声音/ 317744 / 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1501; FFTsize 4096;幅度阈值 90;谐波最小持续时间 0.07;最大谐波次数 100;最低基频 80;最大基频 135;最大误差在f0检测算法 4;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 1。
来源Freesound
描述:这是女性语音的再合成(http://www.freesound.org/people/xserra/sounds/254374/),使用来自SMS工具库的谐波加随机分析和综合工具获得:http:// mtg .upf.edu /技术/短信。用于分析的参数是: 窗口类型:布莱克曼 窗口大小(M):1101 FFT大小(N):2048幅度阈值(t)(dB): 90正弦轨道的最小持续时间:0.01最大谐波数:30最小基频:160最大基频:300 f0检测算法中的最大误差:5谐波轨迹中的最大频率偏差:0.01随机近似因子:0.2 原声:http://freesound.org/people/Corsica_S/sounds/72887/ 使用此声音时,请使用归因(或署名 非商业)许可,并在上传说明中添加此文字:原始声音:http://freesound.org/people/Corsica_S/sounds/72887/
来源Freesound
描述:使用在smstools软件包(http://github.com/MTG/smstools)中实现的谐波加随机模型执行的分析/合成过程产生的随机合成分量,包括在包装中发现的女性语音,最初来自http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/。 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1535; FFTsize 4096;幅度阈值 100;最小谐波持续时间 0.05;最大谐波次数 100;最低基频 125;最大基频 290;最大误差在f0检测算法 2;谐波最大频率偏差 0.001;随机近似因子 0.025。
来源Freesound
描述:通过分析和合成声音语音获得的频率缩放输出声音 female_hpsModel.wav(https://www.freesound.org/people/anjds/sounds/377067/),其中的转换模型在smstools软件包中实现(http: //github.com/MTG/smstools)考虑的参数是:iFrequency scaling factors ,ii)频率伸展因子 ,iii)Timbre保留 1,iv)时间缩放因子 。