如下所示： #利用小波分析进行特征分析 #参数初始化 inputfile= 'C:/Users/Administrator/Desktop/demo/data/leleccum.mat' #提取自Matlab的信号文件 from scipy.io import loadmat #mat是MATLAB专用格式，需要用loadmat读取它 mat = loadmat(inputfile) signal = mat['leleccum'][0] import pywt #导入PyWavelets c

FastSpeech 2-PyTorch实施 这是Microsoft文本到语音系统的PyTorch实现。该项目基于。随意使用/修改代码。 FastSpeech 2有多个版本。此实现与更相似，后者使用F0值作为音高特征。另一方面，通过连续小波变换提取的音高频谱图在中用作音高特征。 更新 2021/2/26：支持英语和普通话TTS 2021/2/26：支持多扬声器TTS（AISHELL-3和LibriTTS） 2021/2/26：支持MelGAN和HiFi-GAN声码器 音频样本 此实现生成的