Pythonの音声処理ライブラリ【LibROSA】で音声読み込み⇒スペクトログラム変換・表示⇒位相推定して音声復元 - Qiita
LibROSAとは LibROSAはPythonの音声処理ライブラリです。 様々な音声処理を簡潔に記述できます。 今回は以下の音声処理の基本処理をまとめました。 音声の読み込み 周波数を指定して音声を読み込み Notebook上で、音声をプレーヤーで再生 音声波形のグラフを表示 スペクトログラムへの変換 STFTで音声からスペクトログラムへ変換 強度をdB単位に変換 スペクトログラムのカラープロットを表示 音声を復元 逆STFTでスペクトログラムから音声を復元する場合 位相情報を推定して音声を復元する場合 ソースコード：https://github.com/lilacs2039/ColabNotebooks/blob/master/audio/LibROSA%E4%BD%BF%E3%81%84%E6%96%B9.ipynb 初期化 import os from tqdm import tq
fast.ai初心者目線の道案内 - Qiita
はじめに fastaiとは fastaiライブラリを使用すると、最新のテクニックを使用してニューラルネットのトレーニングを簡潔に記述できます。 ニューラルネットの記述にはpytorch を使用しています。 fastaiの機能は、サンフランシスコ大学教員のjeremyさんたちがfast.aiというコミュニティで行っているディープラーニングの研究に基づいて実装されています。 バージョンについて fastaiはv0.7と、2018年10月にリリースされたv1でAPIが大きく異なります。古い方だと動作しないコードもあるので、コードを探すときはご注意ください。 courseもv0.7対応の2018年版「Practical Deep Learning For Coders, Part 1 / Cutting Edge Deep Learning For Coders, Part 2」ではなく、v1対応
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