paddlespeech.t2s.modules.pqmf模块

伪 QMF 模块。

class paddlespeech.t2s.modules.pqmf.PQMF(subbands=4, taps=62, cutoff_ratio=0.142, beta=9.0)[来源]

基础： Layer

PQMF模块。 该模块基于 近乎完美重建伪QMF滤波器组。 .. 近乎完美重建伪QMF滤波器组:

方法

__call__(*inputs, **kwargs)

将self作为一个函数调用。

add_parameter(name, parameter)

添加一个参数实例。

add_sublayer(name, sublayer)

添加一个子层实例。

analysis(x)

使用PQMF进行分析。 参数： x (Tensor): 输入张量 (B, 1, T)。 返回： Tensor: 输出张量 (B, subbands, T // subbands)。

apply(fn)

递归地将 fn 应用到每个子层（由 .sublayers() 返回）以及自身。

buffers([include_sublayers])

返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。

children()

返回一个迭代器，遍历直接子层。

clear_gradients()

清除此层所有参数的梯度。

create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])

为该层创建参数。

create_tensor([name, persistable, dtype])

为该层创建张量。

create_variable([name, persistable, dtype])

为该层创建张量。

eval()

将该层及其所有子层设置为评估模式。

extra_repr()

该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。

forward(x)

定义每次调用时执行的计算。

full_name()

此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成

load_dict(state_dict[, use_structured_name])

从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。

named_buffers([prefix, include_sublayers])

返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。

named_children()

返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。

named_parameters([prefix, include_sublayers])

返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。

named_sublayers([prefix, include_self, ...])

返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。

parameters([include_sublayers])

返回当前层及其子层的所有参数的列表。

register_buffer(name, tensor[, persistable])

将一个张量注册为该层的缓冲区。

register_forward_post_hook(hook)

为层注册一个前向后钩子。

register_forward_pre_hook(hook)

为层注册一个前向预钩子。

set_dict(state_dict[, use_structured_name])

从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。

set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])

从state_dict设置参数和持久化缓冲区。

state_dict([destination, include_sublayers, ...])

获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。

sublayers([include_self])

返回子层的列表。

synthesis(x)

与PQMF的合成。参数： x (Tensor): 输入张量 (B, subbands, T // subbands)。返回： Tensor: 输出张量 (B, 1, T)。

to([device, dtype, blocking])

通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。

to_static_state_dict([destination, ...])

获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。

train()

将此层及其所有子层设置为训练模式。

向后

注册状态字典钩子
analysis(x)[来源]

使用PQMF进行分析。
参数：

x (Tensor):

输入张量 (B, 1, T)。

Returns:

张量：输出张量 (B, 子带, T // 子带).

forward(x)[来源]

定义每次调用时执行的计算。应该被所有子类重写。

Parameters:

*inputs(tuple): 解包的元组参数 **kwargs(dict): 解包的字典参数

synthesis(x)[来源]

使用PQMF进行合成。
参数：

x (Tensor):

输入张量 (B, subbands, T // subbands).

Returns:

张量：输出张量 (B, 1, T)。

paddlespeech.t2s.modules.pqmf.design_prototype_filter(taps=62, cutoff_ratio=0.142, beta=9.0)[来源]

为PQMF设计原型滤波器。此方法基于用于设计余弦调制滤波器组原型滤波器的Kaiser窗方法。

Args:
taps (int):

滤波器抽头的数量。

cutoff_ratio (float):

截止频率比率。

beta (float):

凯泽窗口的贝塔系数。

Returns:
ndarray:

原型滤波器的冲激响应 (taps + 1)。