nnAudio是一个使用PyTorch卷积神经网络作为后端的音频处理工具箱。通过这种方式,可以在神经网络训练过程中即时从音频生成频谱图,并且可以训练傅里叶核(例如CQT核)。Kapre有类似的概念,他们也使用一维卷积神经网络基于Keras提取频谱图。
其他GPU音频处理工具包括torchaudio和tf.signal。但它们并没有使用神经网络方法,因此傅里叶基础无法被训练。截至PyTorch 1.6.0版本,由于sox的原因,torchaudio在Windows环境下仍然非常难以安装。nnAudio主要依赖于PyTorch卷积神经网络,因此是一个在不同操作系统之间更兼容的音频处理工具。nnAudio的名称来源于torch.nn
pip install git+https://github.com/KinWaiCheuk/nnAudio.git#subdirectory=Installation
或
pip install nnAudio==0.3.1
https://kinwaicheuk.github.io/nnAudio/index.html
| 功能 | nnAudio | torch.stft | kapre | torchaudio | tf.signal | torch-stft | librosa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 可训练 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 可微分 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| 线性频率STFT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 对数频率STFT | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 逆STFT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Griffin-Lim算法 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| Mel频谱 | ✅ | ❌ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| MFCC | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| CQT | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| VQT | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 伽玛通滤波器 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| CFP<sup>1</sup> | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| GPU支持 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
✅: 完全支持 ☑️: 开发中(仅在开发版本中可用) ❌: 不支持 <sup>1</sup> 结合谱和时间表示的多音调音乐多音高估计
查看完整更新日志,请访问 CHANGELOG.md
0.3.1 版本 (2021年12月24日):
0.3.0 版本 (2021年11月19日):
nnAudio.Spectrogram 将被 nnAudio.features 替代。目前,各种频谱图类型可通过两种方法访问。nnAudio 的论文可在 IEEE Access 上获取
K. W. Cheuk, H. Anderson, K. Agres 和 D. Herremans, "nnAudio: 使用一维卷积神经网络的即时GPU音频到频谱图转换工具箱",IEEE Access,第8卷,第161981-162003页,2020年,doi: 10.1109/ACCESS.2020.3019084。
@ARTICLE{9174990, author={K. W. {Cheuk} 和 H. {Anderson} 和 K. {Agres} 和 D. {Herremans}}, journal={IEEE Access}, title={nnAudio: 使用一维卷积神经网络的即时GPU音频到频谱图转换工具箱}, year={2020}, volume={8}, number={}, pages={161981-162003}, doi={10.1109/ACCESS.2020.3019084}}
nnAudio 是一个快速发展的软件包。随着功能请求的增加,我们欢迎任何熟悉数字信号处理和神经网络的人为 nnAudio 做出贡献。当前待处理功能列表包括:
(单元测试快速提示:在 Installation 文件夹内 cd,然后输入 pytest。您至少需要 1931 MiB GPU 内存才能通过所有单元测试)
另外,您也可以通过以下方式贡献:
Numpy >= 1.14.5
Scipy >= 1.2.0
PyTorch >= 1.6.0 (Griffin-Lim 仅在 1.6.0 之后可用)
Python >= 3.6
librosa = 0.7.0 (理论上 nnAudio 依赖于 librosa。但我们只需要使用 librosa.filters 中的单个函数 mel。为了避免用户为这个单一功能安装 librosa 的麻烦,我只是在代码中复制了与 mel 相对应的一系列函数,这样 nnAudio 就可以在不需要安装 librosa 的情况下运行)


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