116913 cbeeching fharmonica2 hpsModel stochastic

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作者:manuelrsn
许可:CC0 公众共享许可协议  
描述:Stochastic part sound get from http://freesound.org/people/CBeeching/sounds/116913/. Author CBeeching. The parameters used in the analysis are: Windowtype Hamming; Windowsize 1024; FFTsize 2048; Magnitudethreshold 90; Minimumdurationofharmonictracks 0.01; Maximumnumberofharmonics 100; Minimumfundamentalfrequency 50; Maximumfundamentalfrequency 250; Maximumerrorinf0detectionalgorithm 7; Maxfrequencydeviationinharmonictracks 0.01; Stochastic approximationfactor 0.2.
标签: harmonica hpsModel catalan
音频格式wav
声音时长00:04
文件大小426.5 KB
比特率705 kbps
采样率44100 Hz
位深度16 bit
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描述:谐音部分声音来自http://freesound.org/people/CBeeching/sounds/116913/。作者CBeeching。 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1024; FFTsize 2048;幅度阈值 90;最小谐波持续时间 0.01;最大谐波次数 100;最低基频 50;最大基频 250;最大误差在f0检测算法 7;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 0.2。
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描述:重建的声音来自http://freesound.org/people/CBeeching/sounds/116913/。作者CBeeching。 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1024; FFTsize 2048;幅度阈值 90;最小谐波持续时间 0.01;最大谐波次数 100;最低基频 50;最大基频 250;最大误差在f0检测算法 7;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 0.2。
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描述:女性言论的和谐部分http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/ 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1024; FFTsize 2048;幅度阈值 90;最小谐波持续时间 0.01;最大谐波次数 100;最低基频 50;最大基频 250;最大误差在f0检测算法 7;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 0.2。
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描述:女性言论的随机部分http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/ 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1024; FFTsize 2048;幅度阈值 90;最小谐波持续时间 0.01;最大谐波次数 100;最低基频 50;最大基频 250;最大误差在f0检测算法 7;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 0.2。
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描述:重建hps女性言语模型。 http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/ 分析中使用的参数是:Windowtype Hamming;窗口大小 1024; FFTsize 2048;幅度阈值 90;最小谐波持续时间 0.01;最大谐波次数 100;最低基频 50;最大基频 250;最大误差在f0检测算法 7;谐波轨道的最大频率偏差 0.01;随机近似因子 0.2。
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描述:来自freesound.org的原始声音https://www.freesound.org/people/xserra/sounds/317745/使用smstools转换包进行转换,以演示声音的频率扩展。附加的声音首先使用短信工具HPS(谐波加随机模型)。使用的参数如下所示:Window 汉明,M 1101(窗口大小),N 2048 FFT大小,t 100db阈值,minSinDur 0.07s,nH 80(最大谐波),minf0 120, maxf0 260,foet 7,(谐波选择参数)stocf 0.5。 仅限时间缩放。时间轴被分成6个相等的段0到1.0,步长为0.2。变换是y x (1/3)
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描述:来自freesound.org的原始声音https://www.freesound.org/people/xserra/sounds/317745/使用smstools转换包进行转换,以演示频率转置缩放以扭曲声音。附加声音首先被转换使用smstools HPS(Harmonic plus Stochastic Model)。使用的参数如下所示:Window 汉明,M 1101(窗口大小),N 2048 FFT大小,t 100db阈值,minSinDur 0.07s,nH 80(最大谐波),minf0 120, maxf0 260,foet 7,(谐波选择参数)stocf 0.5。然后仅使用频率缩放来变换所得到的声音。声音片段是4s,其被分成3个片段。 0到1.3之间的第一个段将频率缩放0.5,即缩小一个八度,最后一个段的频率缩放2.0 i。比一个八度高。 1.3s和2.7s之间的中间段线性地改变了从0.5到2.0的频率。转换模型的参数为注意时间 值对,其中1.0是maxTime 4.0s
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描述:Harmonica.wav(fawkes1118,http://freesound.org/people/fawkes1118/sounds/328723/)的修改版本与HPS在smstools中建模。 文件:Harmonica.wavwindow类型:hammingwindow大小:353FFT大小:512Magnitude阈值 80Minmum谐波轨迹持续时间:0.1Maxmum谐波次数:50最小基频:500最大基频:850 f0检测算法中最大误差:谐波轨迹中5Max频率偏差:0.01随机近似因子:0.2
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描述:这是Harmonic Plus随机模型合成的口琴声音,可在http://freesound.org/people/swapnil_gt/sounds/255115/获得。该.wav文件是原始信号合成的正弦(谐波)部分的近似值。
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描述:来自freesound.org的原始声音https://www.freesound.org/people/xserra/sounds/317745/使用smstools转换包进行转换,以演示声音的频率扩展。附加声音首先使用短信工具HPS(谐波加随机模型)。使用的参数如下所示:Window 汉明,M 1101(窗口大小),N 2048 FFT大小,t 100db阈值,minSinDur 0.07s,nH 80(最大谐波),minf0 120, maxf0 260,foet 7,(谐波选择参数)stocf 0.5。然后仅使用频率拉伸来转换所得到的声音。使用的FREQUENCY STRETCH参数为
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描述:Harmonica.wav(fawkes1118,http://freesound.org/people/fawkes1118/sounds/328723/)的修改版本与HPS在smstools中建模。 文件:Harmonica.wavwindow类型:hammingwindow大小:353FFT大小:512Magnitude阈值 80Minmum谐波轨迹持续时间:0.1Maxmum谐波次数:50最小基频:500最大基频:850 f0检测算法中最大误差:谐波轨迹中5Max频率偏差:0.01随机近似因子:0.2
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描述:Harmonica.wav(fawkes1118,http://freesound.org/people/fawkes1118/sounds/328723/)的修改版本与HPS在smstools中建模。 文件:Harmonica.wavwindow类型:hammingwindow大小:353FFT大小:512Magnitude阈值 80Minmum谐波轨迹持续时间:0.1Maxmum谐波次数:50最小基频:500最大基频:850 f0检测算法中最大误差:谐波轨迹中5Max频率偏差:0.01随机近似因子:0.2
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描述:这个声音使用S:harmonica1.wav by swapnil_gt |许可:知识共享0 这个声音(像一个风琴)改变了上面指定的声音。它是为ASPMA Coursera课程的8A同行评估完成的。以下是我使用smstools软件中的HPS模型获取上传声音的解释: 分析参数是window 'blackman',M 1201,N 2048,t 80,minSineDur 0.1,nH 40,minf0 450,maxf0 850,f0et 5,harmDevSlope 0.001,stocf 0.1原声包括音符C5,D5,E5,G5。我缩放频率以获得音符之间的和谐音,因此我将使C5和B5变为锐利,首先是E5和F5。所以:频率缩放因子:我缩放时间因子以得到每个音符持续大约一秒钟,并压缩notes之间的中间空间.So:时间缩放因子:在检查了因子1,0.9,0.8,1.1和其他因素的不同组合后,我决定将所有频率都增加到0.9,因为我得到了最好的结果,至少对我来说是这样。所以:频率拉伸因子:由于同样的原因,我更喜欢Timbre保留 1。