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在尝试将NVAE用于wav-mel特征路上,所实验写的一些代码,留底备用,当作各个模块模板

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在尝试将NVAE用于wav-mel特征路上,所实验写的一些代码,留底备用,当作各个模块模板

  • 横向比较当前所能见到的 griffin-lim 算法,将 mel 转 mag 转 wav 的路线代码,最好用的就是 这套

  • 由于 Tacotron 几份代码实现,mel 只作为生成 mag 过程中的监督,而非最后生成 mel,所以大多只实现 mag2wav

  • mel2mag2wav路线上,直观理解是 给 mel 直接 左乘 一个 逆mel变换, 这个步骤如果用 numpy 的求伪逆函数 np.linalg.pinv, 效果不如手动处理的版本,(在 n_mels==512时,两套相差不大,当n_mels开始减小时,e.g ==256,伪逆的方法就开始出现噪音了,在 n_mels==80 时, 手算法效果,噪音要比 伪逆 方法要低) 所以可以当作 griffin-lim :mel2wav 模板使用


  • 其他关于 LMDB 特性,慢慢道来,原理是存乘一张 {key:value} 键值对s,其中数据类型为 二进制,需要手动做 encode()

  • 数据的还原,从 LMDB 中取出来,有两条路线: 1. 二进制到numpy,简单; 2. 加上 buffers=True 参数,就变成了string串,网上资料不多,注释看的稀里糊涂, 效果就是:(1,80,80)的数据,不带buffers参数,返回shape为 (6400,),加上 buffers,返回就变成了 (25600,),就很神奇,先不管了。


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