描述：声音转换，小提琴到蚊子。 Coursera的ASPMA课程作业8，2014年会议（UPF Barcelona，CCRMA Stanford）。 工具：smstools（https://github.com/MTG/smstools），Python函数：smstools / software / transformations_interface / transformation_GUI.py方法：HPS谐波加随机变换。原声：http：//freesound.org/people/jcveliz/sounds/92002/ 将锯齿波应用于频率缩放，以产生类似蚊子的声音。通过使用scipy.signal.sawtooth在声音持续时间内产生的以100Hz产生的40Hz锯齿采样进行频率缩放。

描述：由分析/合成过程产生的随机合成组分。原始声音可以在smstools软件包（http://github.com/MTG/smstools）中找到，作为speechfemale。 也可以在这里找到：http：//freesound.org/people/xserra/sounds/317745/ 窗口：汉明窗尺寸：1024FFT尺寸：2048最大谐波数：100最小基频：100最大基频：300最大误差f0检测算法：5随机近似因子：1

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/

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 。

描述：使用smstools软件包中实现的转换模型，在频率缩放和扩展声音语音 female_hpsModel.wav（https://www.freesound.org/people/anjds/sounds/377067/）后获得输出声音（http：/ /github.com/MTG/smstools)考虑的参数是： i）频率缩放因子 ，ii）频率拉伸因子 ，iii）音色保持 1，iv）时间缩放因子 。

描述：使用smstools软件包中实现的转换模型，在频率缩放和拉伸以及声音时间缩放后获得输出声音 female_hpsModel.wav（https://www.freesound.org/people/anjds/sounds/377067/） （http://github.com/MTG/smstools)考虑的参数是： i）频率缩放因子 ，ii）频率拉伸因子 ，iii）音色保持 1，iv）时间缩放因子 。

描述：通过在smstools软件包中实现的谐波加随机模型的声音语音 female.wav（http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/）的分析和合成获得的合成输出声音（http：/ /github.com/MTG/smstools)分析中使用的参数是： 窗口类型布莱克曼，窗口大小（M） 2019，FFT大小（N） 2048，db（t）的幅度阈值 100，谐波轨迹的最小持续时间 0.1，最大谐波次数 100，最小基频 80，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 0.7

描述：声音转换，钢琴以“摆动钢琴”。 Coursera的ASPMA课程作业8，2014年会议（UPF Barcelona，CCRMA Stanford）。 工具：smstools（https://github.com/MTG/smstools），Python函数：smstools / software / transformations_interface / transformation_GUI.py方法：HPS谐波加随机变换。原声：http：//www.freesound.org/people/xserra/sounds/196765/ 应用方波进行频率拉伸，产生摆动变换。在声音持续时间内，使用scipy.signal.square生成100个周期，频率为5 Hz的方波。

描述：这是一个用Python代码组成的音乐片段，具有多次声音转换技术。 Coursera的ASPMA课程的分配10b，2014年会议（UPF Barcelona，CCRMA Stanford）。 工具：smstools（https://github.com/MTG/smstools），Python函数：smstools / software / transformations_interface / hpsTransformations_function.py（analyze，transformation_synthesis）。方法：HPS谐波加随机变换。 原声（自然）:( 1）小提琴“92004__jcveliz__voilinpart2compress.wav”https://www.freesound.org/people/jcveliz/sounds/92004/(2）bassdrum “90150__menegass__bd05.wav”http：// www.freesound.org/people/menegass/sounds/90150/(3）snaredrum1 “82238__kevoy__snaredrum.wav”http://www.freesound.org/people/KEVOY/sounds/82238/(4）圈套drum2 “2103__opm__snset4.wav”http://www.freesound.org/people/opm/sounds/2103/(5) cowbell “22759__franciscopadilla__56cowbell.wav”http://www.freesound.org/ people / FranciscoPadilla / sounds / 22759 /（6）hihat1 “67210__akosombo__xbhhopen.wav”http://www.freesound.org/people/Akosombo/sounds/67210/(7）hihat2 “100054__menegass__guidrum ch.wav“http://freesound.org/people/menegass/sounds/100054/ 通过使用短信工具HPS转换功能，对短小提琴声音进行多次转换，转换为一首歌曲。添加一些变换的打击乐声音。在第一阶段，频率缩放由D Dorian音阶中的MIDI音符编号表确定以构成片段。每个节拍的频率拉伸是随机的，这样小提琴听起来就像不同的青蛙。对每个节拍随机化经历变换的频率缩放，模数分为8个节拍，其中：低音鼓（节拍0,4），小鼓1（节拍2,6），小鼓2（每节拍）， Cowbell（击败3,7），hihat1（随机节拍），hihat2（击败5）。转换的第二阶段是通过时间表将时间缩放应用于合成歌曲。所有转换和混合都是使用Python代码完成的。免责声明：我不是音乐家:)

描述：随机合成输出声音通过分析和合成声音语音 female.wav（http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/）与谐波加随机模型在smstools软件包中实现（http： //github.com/MTG/smstools)分析中使用的参数是： 窗口类型布莱克曼，窗口大小（M） 2019，FFT大小（N） 2048，大小阈值db（t） 100 ，谐波轨迹的最小持续时间 0.1，最大谐波次数 100，最小基频 80，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 0.7

描述：Coursera音频处理 谐波+随机模型（使用短信工具） 谐波模型后残差的随机模型。 基于：http：//freesound.org/people/xserra/sounds/317745/

描述：Coursera音频处理 谐波+随机模型（使用短信工具） 谐波+随机模型后的残差。 基于：http：//freesound.org/people/xserra/sounds/317745/

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

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/

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/ 我合成了语音的随机和谐波信息并将它们加在一起。 应用于原始声音的过程是： 使用HPS模型进行分析和合成