1.中文语音生成网络vits-chinese运行实战
2.Matlab通信仿真系列——信号的傅立傅里叶(Fourier)分析
3.翻译搬运SciPy-Python科学算法库
4.求频率细化分析zoomfft的C++源代码

中文语音生成网络vits-chinese运行实战

       一 环境配置

       在一台笔记本上，使用pycharm完成conda env环境的叶变源码搭建，安装pip依赖项miniconda3。换源若遇到安装WeTextProcessing时出现依赖pynini安装失败的码傅问题，请在conda环境中执行命令conda install -c conda-forge pynini，立叶之后再执行pip install WeTextProcessing。变换php怎么删除源码完成环境配置后，傅立直接在cpu上运行工程代码。叶变源码

       二 工程代码路径

       工程代码包含依赖模型、换源底模文件、码傅标贝数据集和修改后文件，立叶直接在cpu上运行，变换go 接口源码节省调试时间。傅立工程文件压缩后总大小为3.G，叶变源码扫码支付后获得百度网盘下载链接，换源自行下载。

       三 模型原理

       vits-chinese是在vits网络基础上的改进，将音频短时帧傅里叶变换作为输入spec，speaker id作为输入sid，与原网络保持一致。

       四 训练

       目标是新增speaker:Arik的语音训练，使用标贝数据集进行。亦可基于标贝数据集的DNF硬件源码label，自录语音制作数据集。关键步骤包括数据重采样、规范化label、数据预处理、数据调试以及启动训练。

       重采样：使用python脚本完成数据重采样。

       规范化label：通过python脚本处理数据集中的label。

       数据预处理：配置json文件，处理数据。

       数据调试：执行python脚本检查数据处理结果。

       启动训练：在指定目录下运行训练脚本。POWERBUILDER源码下载

       五 推理

       使用python脚本进行推理，输入配置文件和模型路径，执行推理过程。输出音频效果如示例所示，训练4个周期后，语音音色接近Arik，收敛效果优于so-vits-svc模型，推荐作为中文语音转换的标杆模型。

       附：该工程代码基于vits-chinese，源码地址：github.com/PlayVoice/vi...

Matlab通信仿真系列——信号的傅里叶(Fourier)分析

       本文主要阐述了信号的傅里叶分析，包括连续信号傅里叶变换和离散信号的买卖源码指标傅里叶变换两部分内容。对于连续信号，傅里叶变换定义为特定积分形式，反变换同样基于积分。在Matlab中，利用fourier和ifourier函数求解傅里叶变换及其逆变换。若非周期信号满足狄利克雷条件，则可展开为傅里叶级数，级数中包含信号的不同频率成分的幅度和相位信息。

       针对离散信号的傅里叶变换，其定义与连续信号类似，但适用于离散时间序列。通过Matlab实现频谱图绘制，验证DTFT的频移和卷积性质。同时，通过DFT和IDFT的实现，展示了有限离散序列在时域和频域的转换过程。此外，Matlab源码提供了实现傅里叶分析所需的功能，包括fourier和ifourier函数源码，Matlab频谱图绘制源码，DTFT验证源码，DFT和IDFT实现源码，以及DFT卷积性质验证源码。

翻译搬运SciPy-Python科学算法库

       SciPy，Python中的科学算法库，提供了广泛的功能以解决各类专业领域的挑战。它建立在基础的NumPy库之上，为数值计算、线性代数、优化问题、积分、微分方程求解以及统计分析等提供了丰富工具。以下是其核心功能的概述：

       特殊函数：包括贝塞尔函数在内的大量数学函数，为物理学问题的计算提供便利。

       数值积分：涵盖单重、二重甚至三重积分，可用于描述复杂物理过程，如复摆运动和阻尼振动。

       常微分方程求解：使用odeint函数处理，例如复摆和阻尼谐波振荡器的模拟。

       傅里叶变换：通过FFTPACK库实现，适用于信号分析和频域计算。

       线性代数：支持矩阵运算、特征值和特征向量计算，以及稀疏矩阵处理。

       最优化：处理函数极值和零点问题，如单变量函数最小值的寻找。

       插值：用interpolate函数实现数据的简单和高阶插值。

       统计分析：提供各种分布的计算和统计检验，如均值和分布的比较。

       查阅更多详细内容，可以访问SciPy的官方网站scipy.org、官方教程docs.scipy.org或查看源代码github.com/scipy/scipy。探索这些工具，将有助于深化对Python科学计算的理解。

求频率细化分析zoomfft的C++源代码

       //下面的FFT我用了很多年了：

       // 离散傅里叶变换DFT代码：

       int DFT (long count, CComplex * input, CComplex * output)

       {

        assert(count);

        assert(input);

        assert(output);

        CComplex F, X, T, W; int n, i;

        long N = abs(count); long Inversing = count < 0? 1: -1;

        for(n = 0; n < N ; n++){ // compute from line 0 to N-1

        F = CComplex(0.0f, 0.0f); // clear a line

        for(i = 0; i < N; i++) {

        T = input[i];

        W = HarmonicPI2(Inversing * n * i, N);

        X = T * W;

        F += X; // fininshing a line

        }//next i

        // save data to outpus

        memcpy(output + n, &F, sizeof(F));

        }//next n

        return 0;

       }//end DFT

       //快速傅里叶变换代码FFT

       int fft (long count, CComplex * input, CComplex * output)

       {

        assert(count);

        assert(input);

        assert(output);

        int N = abs(count); long Inversing = count < 0? -1: 1;

        if (N % 2 || N < 5) return DFT(count, input, output);

        long N2 = N / 2;

        CComplex * iEven = new CComplex[N2]; memset(iEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * oEven = new CComplex[N2]; memset(oEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * iOdd = new CComplex[N2]; memset(iOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * oOdd = new CComplex[N2]; memset(oOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);

        int i = 0; CComplex W;

        for(i = 0; i < N2; i++) {

        iEven[i] = input[i * 2];

        iOdd [i] = input[i * 2 + 1];

        }//next i

        fft(N2 * Inversing, iEven, oEven);

        fft(N2 * Inversing, iOdd, oOdd );

        for(i = 0; i < N2; i++) {

        W = HarmonicPI2(Inversing * (- i), N);

        output[i] = oEven[i] + W * oOdd[i];

        output[i + N2] = oEven[i] - W * oOdd[i];

        }//next i

        return 0;

       }//end FFT