Audio Signal Processing » Harmonica hprModel residual

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作者:fawkes1118
许可:CC-BY-NC 非商业署名许可协议  
描述:Modified version of Harmonica.wav (fawkes1118,http://freesound.org/people/fawkes1118/sounds/328723/ ) with HPS which model in smstools. file:Harmonica.wavwindow type:hammingwindow size:353FFT size:512Magnitude threshold80Minmum duration of harmonic tracks:0.1Maxmum number of harmonics:50Minimum fundamental frequency:500Maximum fundamental frequency:850Maximum error in f0 detection algorithm:5Max frequency deviation in harmonic tracks:0.01stochastic approximation factor :0.2
标签: Harmonica HPR smstools
音频格式wav
声音时长00:04
文件大小396.3 KB
比特率705 kbps
采样率44100 Hz
位深度16 bit
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描述:修改版本的speechfemale.wav(xserra,http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/)与HPS在smstools中建模。 文件:speechfemale.wavwindow类型:hammingwindow大小:1765FFT大小:2048Magnitude threshold 80Minmum谐波轨迹持续时间:0.1Maxmum谐波次数:50最小基频:100最大基频:300最大误差f0检测算法:5Max频率偏差jarmonic轨道:0.01随机近似因子:0.1
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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HPRModel工具进行修改。 以下是原始声音的链接:http://www.freesound.org/people/xserra/packs/13038/ 我合成了语音谐波模型的正弦值。 应用于原始声音的过程是: 使用HPR模型进行分析和合成
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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HPRModel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残留信息。 应用于原始声音的过程是: 使用HPR模型进行分析和合成
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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: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:通过分析和合成veena音乐会声音获得的残余输出声音(https://www.freesound.org/people/anjds/sounds/377315/),在smstools软件包中实现了Harmonic plus Residual Model(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) 1575,FFT大小(N) 2048,大小阈值db(t) 100,最小值谐波轨迹的持续时间 0.01,最大谐波数 100,最小基频 100,最大基频 800,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。
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描述:通过在smstools软件包中实现的谐波加残留模型的声音语音 female.wav(http://freesound.org/people/xserra/sounds/317745/)的分析和合成获得的残余输出声音(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。
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描述:基于此长笛样本> http://www.freesound.org/people/Hammer0nZ/sounds/258151/ 我拿了谐波信息并重新合成了它。 使用课程中音频应用课程音频信号处理程序提供的SMSTools中的HPRModel工具进行修改。 应用于原始声音的过程是: 使用HPR模型进行分析和合成
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描述:使用在smstools软件包(http://github.com/MTG/smstools)中实现的Harmonic plus Residual Model对男性语音声音http:// freesound执行的分析/合成过程产生的残余分量。组织/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;最大频率偏差谐波轨迹 0.01。
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描述:基于此长笛样本> http://www.freesound.org/people/Hammer0nZ/sounds/258151/ 我在获取谐波后获取剩余信息,并重新合成它。 使用课程中音频应用课程音频信号处理程序提供的SMSTools中的HPRModel工具进行修改。 应用于原始声音的过程是: 使用HPR模型进行分析和合成
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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。
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描述:使用HPS分析speechfemale.wav
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描述:从女性语音中减去谐波后得到的残余信号:http://www.freesound.org/people/xserra/sounds/254374/。这是使用SMS工具中实现的谐波加残差模型完成的:http://mtg.upf.edu/technologies/sms。用于分析的参数是: 窗口:黑人 窗口大小:2001 FFT大小:2048幅度阈值:100正弦轨道的最小持续时间:0.05最大谐波数量:100最小基频:150最大基频:250最大误差在f0检测算法中:谐波轨迹中的最大频率偏差为5:0.02
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描述:口琴节奏在G的海洋乐队口琴键上演奏。