在基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的智能音乐生成系统中,引入梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为输入特征,并对STFT的损失函数进行优化设计,以提升音乐生成的质量。在对音符输入信号...在基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的智能音乐生成系统中,引入梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为输入特征,并对STFT的损失函数进行优化设计,以提升音乐生成的质量。在对音符输入信号进行短时傅里叶变换时,需要对时域信号进行截断并添加窗函数,对信号添加时域窗等效于在频域信号中进行卷积。时域信号在截断过程中存在频谱分析误差,使得频谱以实际频率值为中心,以窗函数频谱波形的形状向两侧扩散,从而产生频谱泄漏。不同窗函数的选择对最终生成音乐的品质具有显著影响。为此,提出一种基于能量校正因子、频域最大副瓣和主瓣增益的窗函数分析与选择方法,并开发相应脚本工具,从而完成基于符号域音乐的混合窗函数设计。实验结果表明,混合窗函数在不同的MIDI(musical instrument digital interface)数据集上均可有效减少频谱泄漏对信号截断的影响,具有很好的适应性和灵活性,从而更好地作用于基于STFT的智能音乐生成系统中。展开更多
工频同步相量是支撑电力系统分析、保护和稳定控制的基本信息,不同场景对其估计精度与速度要求日益严格。短路故障初期,工频分量、衰减直流分量(decaying DC component,DDC)以及谐波之间频域混叠,导致工频相量准确估计面临严峻挑战。针...工频同步相量是支撑电力系统分析、保护和稳定控制的基本信息,不同场景对其估计精度与速度要求日益严格。短路故障初期,工频分量、衰减直流分量(decaying DC component,DDC)以及谐波之间频域混叠,导致工频相量准确估计面临严峻挑战。针对多种干扰影响相量测量精度问题,提出一种基于改进离散傅里叶变换的强鲁棒性相量估计算法。首先,对DDC误差原理进行分析,利用多个1/4波离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)计算频域误差,同时引入放大乘子以提升算法鲁棒性;然后,在改进DFT基础上提出算法计算量精简方法,将算法计算效率提升近一倍;最后,构建二次谐波陷波滤波器配合所提算法,弥补了二次谐波难以滤除的缺陷。算例测试表明,所提算法不受DDC参数与采样频率限制,并在多种干扰下表现出良好的抗干扰能力,同时有效缩短了相量估计的暂态时间。展开更多
文摘在基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的智能音乐生成系统中,引入梅尔倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficient,MFCC)作为输入特征,并对STFT的损失函数进行优化设计,以提升音乐生成的质量。在对音符输入信号进行短时傅里叶变换时,需要对时域信号进行截断并添加窗函数,对信号添加时域窗等效于在频域信号中进行卷积。时域信号在截断过程中存在频谱分析误差,使得频谱以实际频率值为中心,以窗函数频谱波形的形状向两侧扩散,从而产生频谱泄漏。不同窗函数的选择对最终生成音乐的品质具有显著影响。为此,提出一种基于能量校正因子、频域最大副瓣和主瓣增益的窗函数分析与选择方法,并开发相应脚本工具,从而完成基于符号域音乐的混合窗函数设计。实验结果表明,混合窗函数在不同的MIDI(musical instrument digital interface)数据集上均可有效减少频谱泄漏对信号截断的影响,具有很好的适应性和灵活性,从而更好地作用于基于STFT的智能音乐生成系统中。
文摘工频同步相量是支撑电力系统分析、保护和稳定控制的基本信息,不同场景对其估计精度与速度要求日益严格。短路故障初期,工频分量、衰减直流分量(decaying DC component,DDC)以及谐波之间频域混叠,导致工频相量准确估计面临严峻挑战。针对多种干扰影响相量测量精度问题,提出一种基于改进离散傅里叶变换的强鲁棒性相量估计算法。首先,对DDC误差原理进行分析,利用多个1/4波离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)计算频域误差,同时引入放大乘子以提升算法鲁棒性;然后,在改进DFT基础上提出算法计算量精简方法,将算法计算效率提升近一倍;最后,构建二次谐波陷波滤波器配合所提算法,弥补了二次谐波难以滤除的缺陷。算例测试表明,所提算法不受DDC参数与采样频率限制,并在多种干扰下表现出良好的抗干扰能力,同时有效缩短了相量估计的暂态时间。
