CREPE is a monophonic pitch tracker based on a deep convolutional neural network operating directly on the time-domain waveform input. CREPE is state-of-the-art (as of 2018), outperfoming popular pitch trackers such as pYIN and SWIPE:

2023年4月13日 · CREPE (Convolutional REctified Phase Expressions) is a deep learning-based pitch detection algorithm that uses a convolutional neural network (CNN) to extract pitch features from the audio signal. Harvest (Harmonic Product Spectrum) is an algorithm for pitch detection that works by computing the harmonic product spectrum of the audio signal ...

2018年2月17日 · In this paper, we propose a data-driven pitch tracking algorithm, CREPE, which is based on a deep convolutional neural network that operates directly on the time-domain waveform. We show that the proposed model produces state-of-the-art results, performing equally or better than pYIN.

2024年8月19日 · CREPE is a monophonic pitch tracker based on a deep convolutional neural network operating directly on the time-domain waveform input. CREPE is state-of-the-art (as of 2018), outperfoming popular pitch trackers such as pYIN and SWIPE: Further details are provided in the following paper: Jong Wook Kim, Justin Salamon, Peter Li, Juan Pablo Bello.

CREPE是一种基于深度卷积神经网络的单音音高追踪器,它直接对时域波形输入进行操作。 这种设计使CREPE能够捕捉到音频信号中的细微特征,从而实现更精确的音高估计。 根据开发团队的研究,CREPE在多个数据集上的表现都优于传统的音高追踪算法,如pYIN和SWIPE。 这一突出表现使CREPE迅速成为音高估计领域的新标准。 上图清晰地展示了CREPE在不同类型数据上相比其他算法的优势。 这种全面的性能提升,使CREPE成为音乐信息检索、语音分析等领域的重要工具。 …

2021年12月30日 · crepe音调跟踪器 crepe是基于深度卷积神经网络的单音基调跟踪器，直接在时域波形输入上运行。 CREPE 是最先进的技术（截至2018年），胜过pYIN和SWIPE等流行的音调跟踪器： 以下文件提供了更多详细信息： 金钟郁...

torchcrepe是CREPE音高跟踪算法的PyTorch实现,为音频处理提供了高精度的音高估计功能。 本文详细介绍了torchcrepe的安装、使用方法以及主要特性,帮助读者快速上手这一强大的音频分析工具。

torchcrepe是CREPE音高追踪算法的PyTorch实现,提供音高预测、周期性分析和音频嵌入功能。 该 项目支持多种解码方法、滤波和阈值处理,可用于语音和音乐分析。 torchcrepe还包含文件处理和命令行接口,便于进行音高相关的音频处理。 CREPE [1] 音高跟踪器的 Pytorch 实现。 原始的 Tensorflow 实现可以在 这里 找到。 提供的模型权重是通过使用开源模型管理框架 MMdnn 转换 "tiny" 和 "full" 模型获得的。 按照 这里 的说明进行系统相关的 PyTorch 安装。 import …

2023年12月27日 · Crepe is a pitch estimation algorithm that estimates the fundamental frequency (F0) from audio waveforms. In the realm of pitch estimation, traditional methods like pYIN and SWIPE...

2024年8月24日 · Crepe（全称“Character-level REcurrent Neural Networks for Time-series Predictions”）是由张翔孝开发的一个GitHub开源项目，旨在提供一种基于字符级循环神经网络（Char-RNNs）的时间序列预测解决方案。 这个库特别适用于那些对时间敏感数据进行复杂模式识别的任务，如股票市场预测、天气预报等。 Crepe设计简洁，易于集成到现有的数据分析流中，即便是对于机器学习初学者也相对友好。 要快速启动Crepe项目，首先确保你的开发环境已安装 …