Установка крепированной речи: Как сделать гвоздику из крепированной бумаги

404 — страница не найдена

404 Not Found

ООО «Техэкспо»

Производство дизельных электростанций
и энергокомплексов до 30 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
  • Нижний Новгород
  • Максима Горького, д. 260
  • +7 831 288-54-50
  • Новосибирск
  • Гаранина ул. , д. 15
  • +7 383 312-14-04
  • 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
  • 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
    ТО ДГУ

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

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

 

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.

обработка сигналов — Обнаружение высоты тона в Python

спросил

Изменено 2 года, 5 месяцев назад

Просмотрено 34к раз

Концепция программы, над которой я работаю, состоит в том, что модуль Python определяет определенные частоты (частота человеческой речи 80–300 Гц) и, сверяясь с базой данных, показывает интонацию предложения. Я использую SciPy для построения графика частоты звуковых файлов, но я не могу установить какую-либо определенную частоту для анализа высоты тона. Как я могу это сделать?

дополнительная информация: я хотел бы иметь возможность установить определенный шаблон в речи (например, рост, падение), и программа определяет, следует ли звуковой файл определенному шаблону.

  • python
  • обработка сигналов
  • распознавание речи
  • преобразование речи в текст
  • речь

2

ОБНОВЛЕНИЕ в 2019 году, теперь есть очень точные трекеры высоты тона на основе нейронных сетей. И они работают на Python «из коробки». Проверьте

https://pypi.org/project/crepe/

ОТВЕТ ОТ 2015 ГОДА. Обнаружение шага — сложная задача, последний пакет Google предлагает очень интеллектуальное решение этой нетривиальной задачи:

https://github.com/google/REAPER

Вы можете обернуть его в Python, если хотите получить к нему доступ из Python.

2

Вы можете попробовать следующее. Я уверен, вы знаете, что человеческий голос также имеет гармоники, которые выходят далеко за пределы 300 Гц. Тем не менее, вы можете перемещать окно по вашему аудиофайлу и пытаться посмотреть на изменение мощности в максимуме (как показано ниже) или набор частот в окне. Код ниже предназначен для интуиции: 

 импортировать scipy.fftpack как sf
импортировать numpy как np
def maxFrequency(X, F_sample, Low_cutoff=80, High_cutoff= 300):
        """ Поиск наличия частот на реальном сигнале с помощью БПФ
        Входы
        =======
        X: массив 1-D numpy, аудиосигнал в области реального времени (одноканальный временной ряд)
        Low_cutoff: float, частотные составляющие ниже этой частоты не будут проходить через фильтр (физическая частота в Гц)
        High_cutoff: float, частотные составляющие выше этой частоты не будут проходить через фильтр (физическая частота в единицах Гц)
        F_sample: float, частота дискретизации сигнала (физическая частота в Гц)
        """
        M = X.size # пусть M будет длиной временного ряда
        Спектр = sf.rfft(X, n=M)
        [Low_cutoff, High_cutoff, F_sample] = map(float, [Low_cutoff, High_cutoff, F_sample])
        # Преобразование частот среза в точки на спектре
        [Нижняя_точка, Верхняя_точка] = карта (лямбда F: F/F_sample * M, [Нижняя_отсечка, Верхняя_отсечка])
        maxFrequency = np. where(Spectrum == np.max(Spectrum[Low_point : High_point])) # Вычисляем, какая частота имеет максимальную мощность.
        вернуть максимальную частоту
VoiceVector = []
for window in fullAudio: # Запустите окно соответствующей длины через аудиофайл
    voiceVector.append (maxFrequency (окно, частота дискретизации))

Теперь, в зависимости от интонации голоса, может измениться максимальная частота мощности, которую вы можете зарегистрировать и сопоставить с данной интонацией. Это может быть не всегда верно, и вам, возможно, придется отслеживать сдвиги на многих частотах вместе, но это должно помочь вам начать.

2

Существует множество различных алгоритмов для оценки высоты тона, но исследование показало, что алгоритм Праата является наиболее точным [1]. Недавно библиотека Parselmouth значительно упростила вызов функций Praat из Python [2].

[1]: Стрёмбергссон, София. «Сегодня наиболее часто используемые методы оценки F0 и их точность в оценке мужской и женской высоты звука в чистой речи». ИНТЕРРЕЧ. 2016. https://pdfs.semanticscholar.org/ff04/0316f44eab5c0497cec280bfb1fd0e7c0e85.pdf

[2]: https://github.com/YannickJadoul/Parselmouth

В основном существует два класса оценки f0 (высота): во временной области (например, с автокорреляцией/взаимной корреляцией) и в частотной области (например, определение основной частоты путем измерения расстояний между гармониками или определение частоты в спектре с максимальной мощностью, как показано в приведенном выше примере Сахила М.). В течение многих лет я успешно использую RAPT (надежный алгоритм отслеживания высоты тона), предшественника REAPER, также разработанного Дэвидом Талкиным. Широко используемое программное обеспечение Praat, о котором вы упоминаете, также включает в себя вариант алгоритма взаимной корреляции, подобный RAPT. Описание и код легко доступны в Интернете. Архив установки DEB доступен здесь: http://www.phon.ox.ac.uk/releases. Обнаружение паттерна (подъемы, падения и т. д.) с помощью функции высоты тона — отдельная тема.

РубрикаРазное

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *