UPB通信工程系公用事业收集
paderbox的Python项目详细描述
Paderbox：用于音频/语音处理的实用程序集合
该存储库于2014年底开始作为德国帕德伯恩大学Communications Engineering Group的内部开发存储库。 多年来，它出现了一个IO helper、feature extraction模块和许多小型工具的集合，这些工具为Numpy、Pandas等添加了功能。在
这里的主要目的是限制other public repositories上的代码重复。在
我们确保大多数函数/类都包含Python docstring，以便支持大多数函数的自动工具提示。 它是故意反对冗长的文档：大多数重点放在Python docstring和代码本身的可读性上。在
示例
在不讨论所有函数的情况下，我们在这里选择两个示例来说明为什么我们依赖于这种实现。在
短时傅里叶变换
短时傅立叶变换（STFT）是处理语音、语音等时间序列的一种常用的特征提取方法。 大多数存储库，包括像TensorFlow这样的深度学习框架，都提供了STFT实现。 然而，很少有人看到，这些实现允许在应用STFT后应用逆STFT时进行精确重建。在
经常被监督的两个重要问题是：
- 当使用anySTFT window函数时，如何计算双正交重建窗口？在
- 根据STFT窗口长度、DFT长度和偏移需要多少填充来补偿淡入、淡出和不均匀信号长度？在
我们的STFT implementation解决了上述问题，可以在任何数量的独立维度上运行，并且自2015年以来已经在我们的音频/语音出版物中进行了战斗测试。 大量的STFT tests确保代码保持稳定，尤其是测试上述问题。在
快速访问IPython音频播放器
函数paderbox.play.play()是一个围绕IPython.display.Audio精心设计的包装器。
一个单一的功能允许播放来自波形、STFT信号和文件的音频。
因此，它是Jupyter笔记本电脑中的一个很好的工具，有助于快速检查模拟结果。在
安装
用pip从PyPI安装它
pip install paderbox[all]
[all]标志是可选的，指示安装所有依赖项。
当你想拥有最小的依赖性时，删除它。在
或者，您可以克隆此存储库并按如下方式安装它
^{pr2}$如何引证？在
如何引用这个资料库进行研究，目前还没有明确的方法。 但是，如果您使用STFT，我们将非常感谢您从该存储库直接导入。 当您复制代码时，只要它在您复制代码的位置保持可见，我们也可以。在
如果您使用我们的其他资料库依赖这项工作，如果您尊重该资料库的引文提示，我们将不胜感激。在
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