LPC_for_TTS
1.0.0
Lineare Vorhersagekoeffizienten schätzt das in Python implementierte Melspektogramm, das auf Levinson-Durbin-Algorithmus basiert.
Die lineare Vorhersagekoeffizientenschätzung erfolgt basierend auf der Levinson-Durbin-Induktionsmethode. Dieser Code kann zur Schätzung der LPC -Koeffizienten verwendet werden und auch zur Feature -Extraktion von Synthesizern wie LPCNET verwendet werden. Der Prozess soll den Mel -Score aus dem Audio erhalten und die LPC aus dem Mel -Score erhalten.
from audio import *
import numpy as np
from hparams import Hparams as hparams
input_wav_file = 'test.wav'
sample_rate = 24000
lpc_order = 8
orig_audio , pred_audio , residual , lpcs = lpc_audio ( input_wav_file , lpc_order , hparams )
save_wav ( pred_audio , 'wavs/pred.wav' , hparams )
save_wav ( orig_audio , 'wavs/orig.wav' , hparams )
save_wav ( residual , 'wavs/error.wav' , hparams ) Roh Audio: 
Vorhergesagte Audio: 
Vorhersagefehler:
