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每張圖片自帶BGM?牛津小哥開源神器,實現任意圖像轉換聲譜圖

新聞 開源
給你一張圖片,你能想象它的聲音嗎?一個叫SpectroGraphic的神器就能做到這點。

本文經AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處。

 給你一張圖片,你能想象它的聲音嗎?

一個叫SpectroGraphic的神器就能做到這點。

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例如,給定一個“怪物史萊克”的照片,通過這個工具,就能生成其對應的聲譜圖

每張圖片自帶BGM?牛津小哥開源神器,實現任意圖像轉換聲譜圖

圖像嵌入聲譜圖

大多數聲音是許多聲波的復雜組合,而每一種聲波都有不同的頻率和強度。

聲譜圖(spectrogram)是一種表示聲音的方法,它的橫軸是時間,縱軸是頻譜。

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△聲譜圖示例

SpectroGraphic所做的工作就是獲取一張圖像,簡單地把它解釋成一張聲譜圖。

這樣,就可以通過產生的聲音,便將圖像嵌入到了聲譜圖中。

是不是非??犰牛?/p>

現在,項目已開源,每個人都可以體驗了!

項目安裝

首先,運行如下代碼來獲取命令行工具spectrographic:

  1. pipinstallspectrographic 

也可以直接把stand-alone\文件夾里的spectrographic.py文件,作為命令行工具使用。

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此外,還需要確保滿足 requirements.txt 文件中涉及的所有依賴項。

可以通過如下命令來進行安裝:

  1. pipinstallrequirements.txt 

在使用 pip 進行安裝之后,只需要在控制臺中運行 spectrographic […]。

在使用stand-alone腳本時,必須使用 python spectrographic.py […]。

還可以簡單地從 SpectroGraphic.base 中導入 SpectroGraphic 類。

命令行工具的使用

  1. usage:spectrographic[-h][--version]-iPATH_TO_IMAGE[-dDURATION][-mMIN_FREQ][-MMAX_FREQ][-rRESOLUTION][-cCONTRAST][-p][-sSAVE_FILE]Turnanyimageintosound.optionalarguments:-h,--helpshowthishelpmessageandexit--versionshowprogram'sversionnumberandexit-iPATH_TO_IMAGE,--imagePATH_TO_IMAGEPathofimagethatwewanttoembedinaspectrogram.-dDURATION,--durationDURATIONDurationofgeneratedsound.-mMIN_FREQ,--min_freqMIN_FREQSmallestfrequencyusedfordrawingtheimage.-MMAX_FREQ,--max_freqMAX_FREQLargestfrequencyusedfordrawingtheimage.-rRESOLUTION,--resolutionRESOLUTIONVerticalresolutionoftheimageinthespectrogram.-cCONTRAST,--contrastCONTRASTContrastoftheimageinthespectrogram.-p,--playDirectlyplaytheresultingsound.-sSAVE_FILE,--saveSAVE_FILEPathto.wavfileinwhichtosavetheresultingsound. 

如果你的源圖像在./source.png,想要生成10s的音頻,頻率范圍為10kHz到20kHz,還希望保存為sound.wav,最終還要播放音頻。

那么就運行如下代碼:

  1. spectrographic--image./source.png--min_freq10000--max_freq20000--duration10--savesound.wav--play 

如果你正在使用stand-alone腳本:

  1. pythonspectrographic.py--image./source.png--min_freq10000--max_freq20000--duration10--savesound.wav--play 

作者簡介

[[312724]]
△右:Levi Borodenko

Levi Borodenko,目前在牛津大學攻讀數學和統計學碩士學位。學術研究重點是隨機分析和機器學習。

本科也就讀于牛津大學,2017-2018擔任PROMYS Oxford的輔導員,2018-2019年擔任PROMYS Boston的首席輔導員。

更多開源項目可訪問如下鏈接:
https://github.com/LeviBorodenko

傳送門

項目地址:
https://github.com/LeviBorodenko/spectrographic

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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