Установка крепированной речи: АДАПТИРОВАННАЯ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ПРЕДМЕТУ «ТЕХНОЛОГИЯ» для обучающихся с тяжелыми нарушениями речи 2-4 классов (вариант 5.2)

Содержание

Чешские народные традиции поздней весны

Познакомьтесь с обычаями и традициями чешского народа. Весна — это не только Пасха! Чешские весенние народные традиции как правило привязаны к Пасхе. Зимний мясопуст, весенний пост и потом уже само празднование Пасхи. Но традиции своими корнями восходят к еще более древним обычаям, чем эти праздники весны. Мы Вам расскажем о том, каких еще традиций охотно придерживаются чехи, и с чем еще можно встретиться, путешествуя по Чехии. Например, с большими сигнальными огнями, поцелуями под цветущими деревьями и посвятительными обрядами молодых парней.

Сжигание ведьм или ночь св. апостолов Филиппа и Якова

Последняя апрельская ночь, которую еще называют ночью святых апостолов Филиппа и Якова, в Чешской Республике связана с так называемым сжиганием ведьм. Этот интересный обычай восходит своими корнями к дохристианским временам, когда люди верили, что в ночь с 30 апреля на 1 мая нечистая сила наиболее могущественна, поэтому люди должны защитить от нее не только себя, но и свой дом, а также своих сельскохозяйственных животных. Считалось, что этой ночью в воздухе летает множество ведьм, направляющихся на шабаш. А поскольку согласно народному поверью ведьму можно уничтожить только огнем, то вечером разжигались костры, народ играл в шумные игры, которые должны были отгонять сверхъестественных существ, ну а ко всему этому еще и вволю пилось и елось. Где-то вверх подбрасывали зажженные метлы и тряпичные шары с целью отгона ведьм и ослабления их колдовских сил, в других местах в огонь бросали чучела ведьм из соломы и дерева. До сегодняшнего дня сжигание ведьм сохранилось скорее в форме народного гулянья. Ну где такого рода гулянья можно увидеть или поучаствовать в них? Чаше всего где-нибудь за городом или за пределами деревни разжигают огонь и веселье начинается уже от раннего пополудни. Играет музыка, для детей подготовлена сопроводительная программа, готовится угощение на гриле. В некоторых городах — например, в Праге или в Брно – организацию берут на себя городские власти. Об этих гуляньях Вам охотно предоставят информацию в местном информационном центре.

Майское дерево и его установка

Установка майского дерева — это еще один весенний праздник, который по времени совпадает с празднованием ночи св. апостолов Филиппа и Якуба. Майским деревом называется украшенный ствол дерева, являющийся центральным элементом этих весенних торжеств. Чаще всего это дерево устанавливают 30 апреля или 1 мая. Майское дерево в Чехии — это цельный ствол, очищенный — за исключением его верхней части — от ветвей и коры. Верхняя часть ствола обматывается разноцветными лентами из материи или крепированной бумаги, на верхушке также крепится украшенный венец. С установкой майского дерева связана еще и традиция его ночной охраны от мужчин из соседних деревень, стремящихся это дерево повалить или отрезать его верхушку. В зависимости от региона и самой традиции все эти действия должны совершаться до восхода солнца или до первого кукареканья петуха. Если ущерб дереву нанесен, то для деревни это большой позор. В некоторых деревнях и селах майское дерево охраняется три дня и три ночи. Его установкой всегда занимается местная молодежь, для которой это и возможность развлечься, познакомиться и как минимум достать из платяного шкафа и надеть на себя национальный костюм. По большей части эта традиция характерна для Моравии.

Первое мая – время любви

Май — это вообще популярный месяц с точки зрения возникновения новых традиций. Одна из них — поцелуй под расцветшим деревом 1 мая. Для каждой влюбленной пары это просто обязательно! Эта традиция берет свое начало в романтической лирическо-эпической поэме «Máj» Карела Гинека Махи, чешского поэта-классика, написанной в 1836 г. На 1-е мая также приходится праздник розового вина, когда лучшие моравские и чешские винодельческие хозяйства состязаются за звание лучшего винодела в изготовлении этого сорта. Торжества по этому поводу можно увидеть, например, в Святовацлавском винограднике под Пражским Градом. И еще на май приходится начало курортного сезона, когда чешские и моравские курорты открываются для своих гостей. В наше время, разумеется, на курорт — например Лугачовице или Карловы Вары – можно приехать и зимой, но традиционный курортный сезон начинается поздней весной и в начале лета. Курорты всегда торжественно открываются в выходной в конце мая.

Езда королей в селе Влчнов

Старинные народные торжества связаны с уникальной церемонией под названием Езда королей. В том числе и поэтому 10 лет назад она была внесена в Список нематериального культурного наследия ЮНЕСКО. Речь идет о традиции объезда деревни верхом на конях, в котором участвует так называемый король, одетый в женский национальный костюм. Его сопровождает дружина подростков на конях с украшенной сбруей и два пажа — адъютанты с обнаженными саблями. Шествие когда-то двигалось по всей деревне, прежде всего это происходило в Южной и в Юго-Восточной Моравии. Например, во Влчнове в Юго-Восточной Моравии традиция этой церемонии насчитывает более 200 лет. Ну а каково же происхождение этих торжественных шествий? Речь идет об оригинальном обряде посвящения, в ходе которого 18-летние парни принимаются в круг взрослых мужчин.

Это событие отмечалось в период Недели Святой Пятидесятницы или праздника Троицы, когда христиане празднуют сошествие Святого Духа, а со времен язычества в него вплетается празднование полноты жизни, красоты и силы молодости, что было связано с кульминацией весны и приходом солнцестояния. Сегодня Езда королей в Влчнове проводится в последнее воскресенье в мае. Каждый из парней участвует в составе королевской дружины только раз в жизни, королем же является мальчик в возрасте 10-12 лет, одетый в девичий костюм. Езда королей сопровождается выступлениями фольклорных ансамблей, концертами духовой и цимбальной музыки, дегустацией вина, ярмаркой народных промыслов и выставками. Езду королей также можно увидеть в других населенных пунктах этнографической области
Словацко (Куновице, Глук, Кийов), а также области Гана (Долоплазы, Хропине, Койетин).

#VisitCzechRepublic

404 — страница не найдена

404 Not Found

ООО «Техэкспо»

Производство дизельных электростанций
и энергокомплексов до 80 МВт

Выбранный город:

Санкт-Петербург

Промышленная ул.

, д. 19Р

Заказать обратный звонок

Санкт-Петербург
Промышленная ул., д. 19Р
+7 (812) 602-52-94

Москва
Щербаковская ул., 3
+7 499 647-54-32

Волгоград
Мира ул., д. 19
+7 844 268-48-25

Воронеж
Московский пр. , д. 4
+7 473 201-60-99

Екатеринбург
Антона Валека ул., д. 13
+7 343 302-00-42

Казань
Проточная ул., д. 8
+7 843 207-28-35

Краснодар
Карасунская ул., д. 60
+7 861 211-72-34

Красноярск
Взлётная ул. , д. 57
+7 391 229-59-39

Курск
ул. Радищева, 5
+7 471 278-50-30

Магадан
Парковая ул., 13
+7 964 236-42-65

Нижний Новгород
Максима Горького, д. 260
+7 831 288-54-50

Новосибирск
Гаранина ул. , д. 15
+7 383 312-14-04

Новый Уренгой
пр. Губкина, 14А
8 (800) 550-83-94

Оренбург
Шоссейная ул., 24А
+7 353 248-64-94

Пермь
Аркадия Гайдара ул., д. 8Б
+7 342 233-83-04

Ростов-на-Дону
Максима Горького ул. , д. 295
+7 863 309-21-51

Самара
Скляренко ул., д. 26
+7 846 215-16-17

Сургут
30 лет Победы ул., 44Б
+7 346 276-92-88

Тюмень
Пермякова ул., д. 1
+7 345 256-43-32

Улан-Удэ
ул. Ербанова, 11
+7 301 248-08-58

Уфа
Кирова ул, д. 107
+7 347 225-34-97

Хабаровск
ул. Карла Маркса, 96А
+7 421 252-90-77

Челябинск
Победы пр., д. 160
+7 351 225-72-62

Якутск
Короленко ул. , 25
+7 411 250-55-80

Ярославль
Некрасова ул., д. 41А
+7 4852 27-52-34

Контейнерные ЦОД
Дизельные электростанции
Энергокомплексы 3-50 МВт
Контейнеры для ДГУ
Аренда ДГУ
Компрессоры

Заказ оборудования по телефону: 8 (800) 550-83-94

Главная

Такой страницы не существует Зато на сайте есть про наши услуги и фото:
Дизельные электростанции
Проектирование
Фотогалерея поставок

По мощности По производителю По двигателю По цене

креп · PyPI

CREPE — это монофонический трекер высоты тона, основанный на глубокой сверточной нейронной сети, работающей непосредственно с входным сигналом во временной области. CREPE является современным (по состоянию на 2018 г.), превосходящим популярные средства отслеживания высоты тона, такие как pYIN и SWIPE:

Более подробная информация представлена в следующем документе:

CREPE: сверточное представление для оценки высоты звука
Чон Вук Ким, Джастин Саламон, Питер Ли, Хуан Пабло Белло.
Материалы Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP), 2018 г.

Мы просим, чтобы академические публикации, использующие CREPE, цитировали вышеупомянутую статью.

Установка CREPE

CREPE размещен на PyPI. Для установки выполните следующую команду в среде Python:

 $ pip install --upgrade tensorflow # если у вас еще нет tensorflow >= 2.0.0
$ pip установить креп

Для установки последней версии из исходников клонируйте репозиторий и из верхнего уровня crepe вызов папки:

 $ установка python setup.py

Использование CREPE

Использование CREPE из командной строки

Этот пакет включает утилиту командной строки crepe и предварительно обученную версию модели CREPE для удобства использования. Чтобы оценить высоту тона audio_file.wav , введите:

 $ crepe audio_file.wav

или

 $ python -m crepe audio_file. wav

Результирующий файл audio_file.f0.csv содержит 3 столбца: первый с метками времени (по умолчанию используется размер скачка 10 мс), второй содержит прогнозируемую основную частоту в Гц, а третий содержит достоверность голоса, т.е. уверенность в наличии поля:

 время, частота, достоверность
0,00,185,616,0,907112
0,01,186,764,0,844488
0,02,188,356,0,798015
0,03,190,610,0,746729
0,04,192,952,0,771268
0,05,195,191,0,859440
0,06,196,541,0,864447
0,07,197,809,0,827441
0,08,199,678,0,775208
...

Временные метки

CREPE по умолчанию использует 10-миллисекундные временные шаги, которые можно настроить с помощью параметр --step-size , который принимает размер временного шага в миллисекундах. Например, --step-size 50 будет вычислять высоту тона каждые 50 миллисекунд.

Следуя соглашению, принятому популярными библиотеками обработки звука, такими как Эссенция и Либроза, начиная с версии 0.0.5 CREPE дополняет входной сигнал таким образом, что первый кадр центрирован по нулю (центр кадра соответствует времени 0) и, как правило, все кадры центрируются вокруг соответствующей временной метки, т. е. D[:, t] центрируется на audio[t * hop_length] . Это поведение можно изменить указав необязательный флаг --no-centering , и в этом случае первый кадр будет начинается с в нулевое время и обычно кадр D[:, t] будет начинаться с в аудио[t * hop_length] . Придерживаться поведения по умолчанию (центрированные кадры) настоятельно рекомендуется избегать несоответствия с созданными функциями и аннотациями с помощью других распространенных инструментов обработки звука.

Вместимость модели

CREPE по умолчанию использует размер модели, указанный в документе, но может используйте меньшую модель для скорости вычислений за счет немного меньшей точности. Вы можете указать --model-capacity {крошечный|маленький|средний|большой|полный} в качестве команды линейный вариант для выбора модели с желаемой мощностью.

Временное сглаживание

По умолчанию CREPE не применяет временное сглаживание к кривой основного тона, но Сглаживание Витерби поддерживается с помощью дополнительного аргумента командной строки --viterbi .

Сохранение матрицы активации

Скрипт также может опционально сохранять выходную матрицу активации модели в файл npy ( --save-activation ), где размеры матрицы (n_frames, 360) с размером скачка 10 мс (имеется 360 интервалов основного тона, охватывающих 20 центов каждая).

Скрипт также может выводить график матрицы активации ( --save-plot ), сохранено в audio_file.activation.png , включая дополнительное визуальное представление обнаружения голоса модели ( --plot-voicing ). Вот пример сюжета матрица активации (без озвучивания) для отрывка мужского певческий голос:

Пакетная обработка

Для пакетной обработки файлов вы можете указать путь к папке вместо пути к файлу:

 $ python crepe.py audio_folder

Сценарий обработает все файлы WAV, найденные в папке.

Дополнительная информация об использовании

Дополнительные сведения об использовании см. в справочном сообщении:

 $ python crepe.py --help

Использование CREPE внутри Python

CREPE можно импортировать как модуль для непосредственного использования в Python. Вот минимальный пример:

 блинчики импортные
из scipy.io импортировать wavfile
sr, audio = wavfile.read('/path/to/audiofile.wav')
время, частота, достоверность, активация = crepe.predict(audio, sr, viterbi=True)

Argmax-local Взвешенное усреднение

В этом выпуске CREPE используется следующая формула взвешенного усреднения, которая немного отличается от бумажной. Это фокусируется только на окрестности максимальной активации, что, как показано, еще больше улучшает точность высоты тона:

Пожалуйста, обратите внимание

Текущая версия поддерживает только файлы WAV в качестве входных данных.
Модель обучается на звуке 16 кГц, поэтому, если входной звук имеет другую частоту дискретизации, он будет сначала передискретизирован до 16 кГц с использованием повторной выборки.
Из-за тонких числовых различий между платформами Keras следует настроить на использование серверной части TensorFlow для достижения наилучшей производительности. Модель была обучена с использованием Keras 2.1.5 и TensorFlow 1.6.0, и более новые версии TensorFlow, похоже, тоже работают.
Прогнозирование выполняется значительно быстрее, если Keras (и соответствующий серверный модуль) настроен для работы на графическом процессоре.
Предоставленная модель обучается с использованием следующих наборов данных, состоящих из вокального и инструментального звука, и поэтому ожидается, что она будет лучше всего работать с этим типом аудиосигналов.
- МИР-1К [1]
- Бах20 [2]
- RWC-синтезатор [3]
- МедлиДБ [4]
- MDB-STEM-Synth [5]
- NSynth [6]

Каталожные номера

[1] С.-Л. Хсу и др. «Об улучшении разделения певческого голоса для монофонических записей с использованием набора данных МИР-1К», IEEE Transactions по обработке аудио, речи и языка. 2009.

[2] Z. Duan et al. «Множественная оценка основной частоты путем моделирования спектральных пиков и непиковых областей», IEEE Transactions по обработке аудио, речи и языка. 2010.

[3] M. Mauch et al. «pYIN: фундаментальная оценка частоты с использованием вероятностных пороговых распределений», Материалы Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов (ICASSP). 2014.

[4] R. M. Bittner et al. «MedleyDB: многодорожечный набор данных для исследования MIR с интенсивным использованием аннотаций», Труды конференции Международного общества поиска музыкальной информации (ISMIR). 2014.

[5] J. Salamon et al. «Структура анализа / синтеза для автоматической аннотации F0 многодорожечных наборов данных», Труды конференции Международного общества поиска музыкальной информации (ISMIR) . 2017.

[6] J. Engel et al. «Нейронный аудиосинтез музыкальных нот с помощью автоэнкодеров WaveNet», препринт arXiv: 1704. 01279 . 2017.

[PDF] PYIN: оценка фундаментальной частоты с использованием вероятностных пороговых распределений

5
```
 @article{Mauch3014PYINAF,
  title={PYIN: оценщик фундаментальной частоты, использующий вероятностные пороговые распределения},
  автор={Маттиас Моух и Саймон Диксон},
  Journal={2014 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов (ICASSP)},
  год = {2014},
  страницы={659-663}
} 
```
- Matthias Mauch, S. Dixon
- Опубликовано 4 мая 2014 г.
- Информатика
- Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов (ICASSP), 2014 г.
9 0204 Предложен вероятностный алгоритм YIN (PYIN), a модификация известного алгоритма YIN для оценки основной частоты (F0), который модифицирован для вывода нескольких кандидатов основного тона с соответствующими вероятностями из априорного распределения порогового параметра YIN.
View on IEEE
eecs.qmul.ac.uk
Crepe: сверточное представление для оценки высоты звука
- 2018
В этой статье предлагается управляемый данными алгоритм отслеживания основного тона, CREPE, который основан на глубокой сверточной нейронной сети, которая работает непосредственно с формой сигнала во временной области, и оценивает обобщаемость модели с точки зрения устойчивости к шуму.
LACOPE: оценка высоты тона с ограничением по задержке для улучшения речи
- 2021 9013 4
Алгоритм оценки основного тона на основе глубокого обучения, LACOPE, который был обучен совместной оценке высоты тона и структуре улучшения речи и позволяет настраивать задержку до алгоритмической задержки 0,1 мс, что соответствует алгоритмам SOTA, таким как PYIN или CREPE, для разговорной речи во всех условиях шума, при этом вводя минимальная задержка.
Вероятностная транскрипция спетой мелодии с использованием динамической модели высоты звука
- 2017

РубрикаРазное

Установка крепированной речи: АДАПТИРОВАННАЯ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ПРЕДМЕТУ «ТЕХНОЛОГИЯ» для обучающихся с тяжелыми нарушениями речи 2-4 классов (вариант 5.2)

Чешские народные традиции поздней весны

Сжигание ведьм или ночь св. апостолов Филиппа и Якова

Майское дерево и его установка

Первое мая – время любви

Езда королей в селе Влчнов

404 — страница не найдена

креп · PyPI

Установка CREPE

Использование CREPE

Использование CREPE из командной строки

Временные метки

Вместимость модели

Временное сглаживание

Сохранение матрицы активации

Пакетная обработка

Дополнительная информация об использовании

Использование CREPE внутри Python

Argmax-local Взвешенное усреднение

Пожалуйста, обратите внимание

Каталожные номера

[PDF] PYIN: оценка фундаментальной частоты с использованием вероятностных пороговых распределений

Crepe: сверточное представление для оценки высоты звука

LACOPE: оценка высоты тона с ограничением по задержке для улучшения речи

Вероятностная транскрипция спетой мелодии с использованием динамической модели высоты звука

Обобщенные метрики для оценки с одним f0

Harvest: высокопроизводительный анализатор основной частоты на основе речевых сигналов

Модели статистической регрессии для шумоустойчивой оценки F0 с использованием рекуррентных глубоких нейронных сетей

Оценка шага с помощью самоконтроля

Стохастическое предсказание высоты тона улучшает разнообразие и естественность речи в Glow-TTS

Быстрый и точный алгоритм оценки высоты тона на основе псевдораспределения Вигнера-Вилля

Междоменная нейронная оценка шага и периодичности

YIN, оценщик основной частоты речи и музыки.

Сравнительное исследование алгоритмов выделения высоты тона на большом разнообразии певческих звуков

Метод автоматического анализа высоты звука для турецкой музыки макам

Интонация в пении без аккомпанемента: точность, дрейф и модель эталонной звуковысотной памяти.

Эмпирический подход к изучению интонационных тенденций в полифонических вокальных исполнениях

Улучшение согласования MIDI-аудио с акустическими характеристиками

Музыкальная база данных RWC: Базы данных популярной, классической и джазовой музыки

Добавить комментарий Отменить ответ