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有没有一个成熟的开源变声算法?48k采样率下变调、共振峰修正效果都做得比较好的?

2023-04-16 0 1,680

wosla\posla在48K下容易出现不连续的popo声,有什么更好的变调方法呢?共振峰修正的方法又有哪些比较成熟的方案?

目前比较成熟的开源变调算法包括:

  1. SoundTouch:基于一个时间扩展和压缩算法的开源库,可以实现变调、变速和变换调节,同时具有较好的音质表现和实时性。
  2. Rubber Band:一个高质量的音频变速、变调算法,可在Linux、Windows、IOS、Android等系统中使用,拥有很好的变速和变调质量,同时支持多种音频格式处理。
  3. Librosa:Python语言编写的用于音频分析和处理的库,可实现变调效果,同时支持多种常用音频文件格式。

国内也有一些比较成熟的音频处理开源库和算法,可以实现变调、共振峰修正等功能,如:

  1. sptk:一款基于C语言编写的音频信号处理工具包,集成了多种常用音频信号处理算法,包括LPC线性预测、Cepstrum分析等,可用于实现声音效果处理和语音识别等应用。不过需要注意的是,sptk主要是针对语音信号处理的,在高音质音乐上的效果可能不够理想。
  2. Kaldi:一个流行的语音识别开源工具包,内置多种音频处理算法,包括声码器、变调、变速等,可用于实现音频信号的识别和处理。
  3. Tunacell:一个音频处理工具包,提供了多种音频处理技术,如FFT变换、共振峰修正等,可以实现变调、变速和声谱分析等功能。同时,Tunacell也提供了一套易于学习的Python语言接口,方便用户快速实现音频处理功能。

至于共振峰修正的算法,常用的有基于线性预测的LPC算法、基于FFT的频域算法等,这些算法在减少popo声等问题方面有一定效果。同时,还可以结合上述变调算法实现更加完善的音频处理。

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