diff --git a/EmiyaEngine.py b/EmiyaEngine.py deleted file mode 100644 index 1ae0e64..0000000 --- a/EmiyaEngine.py +++ /dev/null @@ -1,74 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -# -*- coding: utf-8 -*- - -# Emiya Engine -# Version: Alpha.3 Copyband aka DSEE HX -# Author: Sg4Dylan - -# Created: 07/01/2018 -# 真正重要的東西，只用眼睛是看不見的， -# 只要蘊藏著想成為真物的意志，偽物就比真物還要來得真實 - -import numpy as np -import scipy.signal as signal -import librosa -import resampy -from tqdm import tqdm - -# 待处理文件位置 -file_path = 'Input.mp3' -# 欲输出采样率 -output_sr = 48000 -# 中间处理采样率倍数 -mid_sr_rate = 1 -# HPF 截止频率, 调制频率, 增益 -# (请在观察过原始音频频谱后修改，必须手工修改后使用) -harmonic_hpfc,harmonic_sft,harmonic_gain = 3000,4200,0.9 -percussive_hpfc,percussive_stf,percussive_gain = 2000,4000,1.5 - -def hpd_n_shift(data, lpf, sft, gain): - # 高通滤波 - b,a = signal.butter(3,lpf/(sr/2),'high') - data = librosa.stft(signal.filtfilt(b,a,librosa.istft(data))) - # 拷贝频谱 - for i in tqdm(range(data.shape[1]),unit='Segment',ascii=True): - shift = sft - shift_point = round(shift/(sr/data.shape[0])) - # 调制 - for p in reversed(range(len(chan[:,i]))): - data[:,i][p] = data[:,i][p-shift_point] - # 高通滤波 - data = librosa.stft(signal.filtfilt(b,a,librosa.istft(data))) - data *= gain - return data - -# 加载音频 -print('Opening file...') -y, sr = librosa.load(file_path,mono=False,sr=None) # offset=40,duration=5, -print('Resampling to HiRes...') -y = resampy.resample(y, sr, output_sr * mid_sr_rate, filter='kaiser_fast') -# 产生 STFT 谱 -print('Generating STFT data...') -stft_list = [librosa.stft(chan) for chan in y] -# 显示基本信息 -print(f'InputSr: {sr}, OutputSr: {output_sr}, Shape: {stft_list[0].shape}') - -# 谐波增强模式 -print('Processing...') -for chan in stft_list: - print('Generating HPSS data...') - D_harmonic,D_percussive = librosa.decompose.hpss(chan, margin=4) - print('...') - D_harmonic = hpd_n_shift(D_harmonic,harmonic_hpfc,harmonic_sft,harmonic_gain) - D_percussive = hpd_n_shift(D_percussive,percussive_hpfc,percussive_stf,percussive_gain) - chan += D_harmonic - chan += D_percussive - -# 合并输出 -print('Generating output file...') -istft_list = [librosa.istft(chan) for chan in stft_list] -final_data = resampy.resample(np.array(istft_list), - output_sr * mid_sr_rate, - output_sr, - filter='kaiser_fast') -print('Writing wave...') -librosa.output.write_wav('eh_output.wav', final_data, output_sr) diff --git a/README.md b/README.md index bfd1873..b85f57b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -5,11 +5,122 @@ Emiya Engine 是一个用来丰富音频频谱的脚本。可以将频谱变得好看那么一点。 -### 使用说明 -当前分支使用的技术类似于大法的 DSEE HX，透过频带拷贝增强效果。 -效果虽好，但需要使用者具有一定的观察能力。 -请务必阅读完程序内参数注释再使用。 -不同于原版或 AkkoMode，当前分支版本伴随的噪声更小。 +--- + +### 当前版本： + +`RC Version 0` + +### 编年史： + + - `Alpha.0 Rev.3` + > 这算是 Emiya Engine 的第一个阶段成果，目标的最小实现 + > 简单说原理就是矩形窗暴力 FFT，移频，乘以乱数，叠加，IFFT + > 大部分的代码是为了处理超大数组拼接速度缓慢的问题 + > 处理后的音频有大量爆音及咔哒声，低电平音频容易看出处理痕迹 + - `Alpha.1 Rev.0` + > 该版本为 Alpha.0 的重构改进，主要工作是改写为多进程执行 + > 为消除频谱图上可见的断层，加入了整数倍时域重采样机制 + > 事实上重采样带来的运算增加远超多进程带来的提升，所以... + > 以及因为多进程，处理需要占用更大的内存，性能消耗巨大 + > 爆音和咔哒声依旧存在，但已大幅减少，处理痕迹依旧能看出来 + - `Alpha.1 Rev.1` + > 这一版中加入了 AkkoMode + > 这一模式原理极其简单，就是给原始信号采样点分别乘以极小的随机数 + > 可以视作信号在有微小热噪声的线路走了一趟 + > 处理后无爆音及咔哒声，但在低电平音频上能听出背景噪声 + > 消除背景噪声就必须暴露处理痕迹 + - `Alpha.3` + > 推翻了之前的所有代码的完全重构，处理结果类似 DSEE HX + > 这一版本质是高通滤波器 + 混频器 + > 将高通滤波后的信号分离为打击乐及弦乐，然后增益后叠加在原始信号上 + > 丢掉了自造的 FFT 轮子，改用库实现的 SFFT + > 因此不存在爆音和咔哒声，也不再需要额外多倍重采样，速度极大提升 + > 这一版本参数调节极其重要，需要参照结果反复调整参数 + > 正确调整参数的处理样本完全不增加爆音及咔哒声，加上 EQ 能完全抹平处理痕迹 + +### 当前版本使用说明： + +为了方便使用，特地做了个 GUI 界面， +但实际上还是挺难用的，所以还是说一下。 + +工具： Spek（仅频谱观察用），Audition（频谱观察/频率分析/后期处理用） + +首先需要分析音乐类型，对于以下类型不建议使用 AkkoMode： + - 电子合成纯音乐，背景乐器只有一两样的 + - 人声清唱带一个伴奏乐器 + - 其他频谱图中最高频率不到 18kHz 的音乐 + +例如这样的： +![sample-not-for-akkomode](https://i.imgur.com/Fd4EoGN.jpg?1) + +AkkoMode 适用于大部分时候音量都很大的流行乐（比如 JPOP）， +处理时应选用 Apple iTunes 购买的 AAC 格式音频，常见的频谱长这样： +![some-jpop](https://i.imgur.com/swdtDz6.jpg) +因为参数只有俩，调整并不麻烦，此处就不展开说了。 + +CopyBand 模式需要设置六个参数，配置之前观察频谱。 +以某网站下载的音乐为例，以下是其频谱图及频率分析图： +![sample-spec-0](https://i.imgur.com/RzEzmtl.jpg) +![sample-spec-1](https://i.imgur.com/t0ps5iS.png) + +从两张图中可以明显看出频率在 17kHz 不到的地方戛然而止， +如果目标是生成 48kHz 文件，则需要补齐 24-17=7kHz 的部分。 +而 17-7=10kHz，故 HPF 截止频率应设定在 10kHz 以下， +而调制频率则在 HPF 截止频率上加上 7k。 +本例中设定为 9k 及 16k。 +这首歌背景音乐以打击乐为主，因此能量集中在冲击部分， +调参数时，首先将谐波增益设置为 0，可以避免参数过多干扰测试。 +冲击增益可以从 5 开始测试，勾上测试模式，启动输出， +检查输出文件频率分析结果： +![sample-result-0](https://i.imgur.com/gqBmSFy.png) + +很明显，在 17-21kHz 的地方本应该是比 17kHz 以下的部分“矮”一些的。 +（高频衰减更大，所以高频部分通常增益应低于低频） +因此，根据观察结果，将冲击增益调为 2.5（折半试错），再重新跑一次。 +（此时要在其他软件中关闭文件，否则会发生错误） +调整后的频率分析结果变成了这样： +![sample-result-1](https://i.imgur.com/aDempeR.png) + +此时已经很接近理想的样子了，因为还要加入谐波的部分（前边设定成了 0） +故再将冲击增益降低 0.5，同时给谐波增益改为 1.0 并再次执行。 +结果变成了这样： +![sample-result-2](https://i.imgur.com/cAqZdbQ.png) +看起来不错，直接取消测试模式生成最终结果。 +生成最终结果时可能会很卡，请不要担心并耐心等待，进度条将滚动四次（两声道音频）。 + +接着检查频谱，输出如下： +![sample-result-3](https://i.imgur.com/E5I1fMf.jpg) +![sample-result-4](https://i.imgur.com/pFZDbHB.png) +此时是不是有点失望了，很明显的衔接痕迹对不对。 + +没关系，这时可以打开 Audition 效果中的 FFT 滤波器， +接着拿起刚才的频率分析结果图，照着图调整 FFT 滤波器，比如这样： +![au-fft-filter](https://i.imgur.com/dbHxIKH.png) +应用后，频率分析结果变成了这样： +![final-0](https://i.imgur.com/9eYJs8V.png) +而频谱中的衔接痕迹已经不明显了： +![final-1](https://i.imgur.com/X1cDgcX.jpg) + +放大频谱细节，可以看出雾蒙蒙的部分依然有欠缺， +![final-2](https://i.imgur.com/9AbW9j2.jpg) +这是谐波增益不够的原因，可以继续调整改善。最终得到以下结果： +![final-3](https://i.imgur.com/2UO9OnW.jpg) + +### 其他提示： + +由于 CopyBand 本质是复制粘贴已有的部分， +因此对于超过 48kHz 以上的拉升，需要多次处理达成， +例如以下原始文件不到 16kHz： +![ex-0](https://i.imgur.com/eAui0i7.jpg) +拉升到 48kHz 采样需要的频率片段至少为 24-16=8kHz， +而拉升到 96kHz 采样则需要 48-16=32kHz。 +而原始音频中都没有 32kHz 的容量， +因此在最终拉升到 96kHz 之前需要重复至少三次操作。 +在这一过程中，最大频率由 16 最终变为 48Hz。 +由于事实上 20kHz 以上的听不见，所以你做得再多也无妨（笑）。 +例如上边的例子被拉升到 192kHz 采样率，宛如天籁之声： +![ex-1](https://i.imgur.com/QWKpaHA.jpg) ### 特别提醒 ~~请不要使用这个脚本制造 `'HiRes'` 逗玄学家玩~~ diff --git a/config.json b/config.json new file mode 100644 index 0000000..eac5d46 --- /dev/null +++ b/config.json @@ -0,0 +1,6 @@ +{ + "ui": "res/window.ui", + "lang": "chs", + "eng": "res/eng.qm", + "chs": "res/chs.ts" +} \ No newline at end of file diff --git a/core/akkomode.py b/core/akkomode.py new file mode 100644 index 0000000..db49015 --- /dev/null +++ b/core/akkomode.py @@ -0,0 +1,61 @@ +import random +import librosa +import resampy +#from tqdm import tqdm + + +def core( + input_path,output_path, + output_sr=48000,inter_sr=1, + test_mode=False, + sv_l=0.02,sv_h=0.55, + update=None +): + + # 加载音频 + y, sr = librosa.load(input_path,mono=False,sr=None) + if test_mode: + y, sr = librosa.load(input_path,mono=False,sr=None,offset=round(len(y[0])/sr/2),duration=5) + y = resampy.resample(y, sr, output_sr * inter_sr, filter='kaiser_fast') + + # AkkoMode + for chan in y: + # 是否第一次执行 + is_loop_once = True + # 前一次的数值 + pre_value = 0 + # 前一次操作的数值 + pre_opt = 0 + # 实际操作 + #for i in tqdm(range(len(chan)),unit='Segment',ascii=True): + for i in range(len(chan)): + update.emit(i/len(chan)) + this_value = chan[i] + # 构造抖动值 + linear_jitter = 0 + if pre_value < this_value: + linear_jitter = random.uniform(this_value*-sv_l, this_value*sv_h) + else: + linear_jitter = random.uniform(this_value*sv_h, this_value*-sv_l) + # 应用抖动 + if pre_opt*linear_jitter > 0: + chan[i] = this_value + linear_jitter + elif pre_opt*linear_jitter < 0: + chan[i] = this_value - linear_jitter + else: + pass + # 第一次操作特殊化处理 + if is_loop_once: + linear_jitter = random.uniform(this_value*-sv_h, this_value*sv_h) + chan[i] += linear_jitter + is_loop_once = False + # 保存到上一次记录 + pre_value = this_value + pre_opt = linear_jitter + + # 合并输出 + final_data = resampy.resample(y, + output_sr * inter_sr, + output_sr, + filter='kaiser_fast') + librosa.output.write_wav(output_path, final_data, output_sr) diff --git a/core/copyband.py b/core/copyband.py new file mode 100644 index 0000000..620e6a8 --- /dev/null +++ b/core/copyband.py @@ -0,0 +1,57 @@ +import numpy as np +import scipy.signal as signal +import librosa +import resampy +#from tqdm import tqdm + + +def core( + input_path,output_path, + output_sr=48000,inter_sr=1, + test_mode=False, + harmonic_hpfc=6000,harmonic_sft=16000,harmonic_gain=1.2, + percussive_hpfc=6000,percussive_stf=16000,percussive_gain=2.5, + update=None +): + + def hpd_n_shift(data, lpf, sft, gain): + # 高通滤波 + b,a = signal.butter(3,lpf/(sr/2),'high') + data = librosa.stft(signal.filtfilt(b,a,librosa.istft(data))) + # 拷贝频谱 + #for i in tqdm(range(data.shape[1]),unit='Segment',ascii=True): + for i in range(data.shape[1]): + update.emit(i/data.shape[1]) + shift = sft + shift_point = round(shift/(sr/data.shape[0])) + # 调制 + for p in reversed(range(len(chan[:,i]))): + data[:,i][p] = data[:,i][p-shift_point] + # 高通滤波 + data = librosa.stft(signal.filtfilt(b,a,librosa.istft(data))) + data *= gain + return data + + # 加载音频 + y, sr = librosa.load(input_path,mono=False,sr=None) + if test_mode: + y, sr = librosa.load(input_path,mono=False,sr=None,offset=round(len(y[0])/sr/2),duration=5) + y = resampy.resample(y, sr, output_sr * inter_sr, filter='kaiser_fast') + # 产生 STFT 谱 + stft_list = [librosa.stft(chan) for chan in y] + + # 谐波增强模式 + for chan in stft_list: + D_harmonic,D_percussive = librosa.decompose.hpss(chan, margin=4) + D_harmonic = hpd_n_shift(D_harmonic,harmonic_hpfc,harmonic_sft,harmonic_gain) + D_percussive = hpd_n_shift(D_percussive,percussive_hpfc,percussive_stf,percussive_gain) + chan += D_harmonic + chan += D_percussive + + # 合并输出 + istft_list = [librosa.istft(chan) for chan in stft_list] + final_data = resampy.resample(np.array(istft_list), + output_sr * inter_sr, + output_sr, + filter='kaiser_fast') + librosa.output.write_wav(output_path, final_data, output_sr) diff --git a/main.pyw b/main.pyw new file mode 100644 index 0000000..f582926 --- /dev/null +++ b/main.pyw @@ -0,0 +1,115 @@ +from PyQt5 import QtWidgets,QtCore,QtGui,uic +import json +import sys +from core import copyband, akkomode + +Config = json.loads(open('config.json','rb').read()) +Ui_MainWindow, QtBaseClass = uic.loadUiType(Config['ui']) + +class Core(QtCore.QThread): + + Update = QtCore.pyqtSignal([float]) + Finish = QtCore.pyqtSignal() + + def __init__(self, parent, mode, **kwargs): + super(Core, self).__init__(parent) + self.mode = mode + self.kwargs = kwargs + + def run(self): + if self.mode == 0: + copyband.core( + self.kwargs['input_path'],self.kwargs['output_path'], + self.kwargs['output_sr'],self.kwargs['inter_sr'], + self.kwargs['test_mode'], + self.kwargs['harmonic_hpfc'],self.kwargs['harmonic_sft'], + self.kwargs['harmonic_gain'],self.kwargs['percussive_hpfc'], + self.kwargs['percussive_stf'],self.kwargs['percussive_gain'], + self.Update) + else: + akkomode.core( + self.kwargs['input_path'],self.kwargs['output_path'], + self.kwargs['output_sr'],self.kwargs['inter_sr'], + self.kwargs['test_mode'], + self.kwargs['sv_l'],self.kwargs['sv_h'], + self.Update) + self.Finish.emit() + +class MainUI(QtWidgets.QMainWindow, Ui_MainWindow): + + def __init__(self): + QtWidgets.QMainWindow.__init__(self) + Ui_MainWindow.__init__(self) + self.setupUi(self) + self._bind_ui_() + self.lang = json.loads(open('res/lang.json','rb').read())[Config['lang']] + self.input_path,self.output_path = None, None + self.is_started = False + + def _bind_ui_(self): + self.selectInputFile.clicked.connect(lambda:self.openfile(False)) + self.selectOutputFile.clicked.connect(lambda:self.openfile(True)) + self.globalExec.clicked.connect(self.start) + + def openfile(self, is_output): + if is_output: + self.output_path,_ = QtWidgets.QFileDialog.getSaveFileName(self,self.lang['OutputDialog'],'','Audio files(*.wav)') + self.outputFilePath.setText(self.output_path) + else: + self.input_path = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(self,self.lang['InputDialog'],'','Audio files(*.*)') + self.inputFilePath.setText(self.input_path[0]) + + def start(self): + + if (not self.input_path) or (not self.output_path): + QtWidgets.QMessageBox.warning(self,self.lang['MsgBoxW'],self.lang['LackFile'],QtWidgets.QMessageBox.Ok) + return + + mode = 1 + if self.useCopyBand.isChecked(): + mode = 0 + + if not self.is_started: + self.CoreObject = Core( + None, mode, + input_path=self.inputFilePath.text(), + output_path=self.outputFilePath.text(), + output_sr=int(self.commOutputSr.currentText()[:-2]), + inter_sr=int(self.commInsertSr.currentText()[:-1]), + test_mode=self.useSampleOutput.isChecked(), + harmonic_hpfc=int(self.cbHarmonicHpfCutFreq.value()), + harmonic_sft=int(self.cbHarmonicShiftFreq.value()), + harmonic_gain=float(self.cbHarmonicGain.value()), + percussive_hpfc=int(self.cbPercussiveHpfCutFreq.value()), + percussive_stf=int(self.cbPercussiveShiftFreq.value()), + percussive_gain=float(self.cbPercussiveGain.value()), + sv_l=float(self.akkoJitterDownFactor.value()), + sv_h=float(self.akkoJitterUpFactor.value())) + self.CoreObject.start() + self.CoreObject.Update.connect(self.proc_bar_bind) + self.CoreObject.Finish.connect(self.proc_end_bind) + self.globalExec.setText(self.lang['ExecBtnTextStop']) + self.is_started = True + else: + self.CoreObject.terminate() + self.globalExec.setText(self.lang['ExecBtnTextStart']) + self.progressBar.setValue(0) + self.is_started = False + + def proc_bar_bind(self, rate): + self.progressBar.setValue(round(rate*100)) + + def proc_end_bind(self): + self.is_started = False + self.progressBar.setValue(0) + self.globalExec.setText(self.lang['ExecBtnTextStart']) + + +if __name__ == "__main__": + app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) + tl = QtCore.QTranslator() + tl.load(Config[Config['lang']]) + app.installTranslator(tl) + window = MainUI() + window.show() + sys.exit(app.exec_()) diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt new file mode 100644 index 0000000..ac564a6 --- /dev/null +++ b/requirements.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +PyQt5 +librosa +resampy +tqdm +numpy +scipy diff --git a/res/chs.ts b/res/chs.ts new file mode 100644 index 0000000..e6570f0 --- /dev/null +++ b/res/chs.ts @@ -0,0 +1,172 @@ + + + + + MainWindow + + + EmiyaEngine RC + EmiyaEngine RC + + + + 输入文件 + Select input file + + + + ··· + ··· + + + + 输出位置 + Select output path + + + + 处理模式 + Process mode + + + + CopyBand + CopyBand + + + + AkkoMode + AkkoMode + + + + 共用参数 + Common parameters + + + + 输出采样率： + Output SR: + + + + 44100Hz + 44100Hz + + + + 48000Hz + 48000Hz + + + + 96000Hz + 96000Hz + + + + 192000Hz + 192000Hz + + + + 内插值倍率： + Inter SR: + + + + 1x + 1x + + + + 2x + 2x + + + + 3x + 3x + + + + 4x + 4x + + + + AkkoMode 参数 + AkkoMode parameters + + + + 抖动下限倍率： + Jitter Lower: + + + + 抖动上限倍率： + Jitter Upper: + + + + CopyBand 参数 + CopyBand paramaters + + + + 谐波HPF截至频率(Hz)： + Harmonic HPF (Hz): + + + + 谐波调制频率(Hz)： + Harmonic SFT (Hz): + + + + 谐波增益倍率： + Harmonic Gain: + + + + 冲击调制频率(Hz)： + PercussiveSFT (Hz): + + + + 冲击HPF截至频率(Hz)： + Percussive HPF (Hz): + + + + 冲击增益倍率： + PercussiveGain: + + + + 输出控制 + Output control + + + + 样本输出模式 + TestMode + + + + 执行 + Execute + + + + 当前任务： + Task: + + + + 总进度： + Total: + + + diff --git a/res/eng.qm b/res/eng.qm new file mode 100644 index 0000000..697e3ff Binary files /dev/null and b/res/eng.qm differ diff --git a/res/lang.json b/res/lang.json new file mode 100644 index 0000000..63f9f3e --- /dev/null +++ b/res/lang.json @@ -0,0 +1,18 @@ +{ + "chs": { + "OutputDialog": "选择输出位置", + "InputDialog": "选择待处理的音频文件", + "MsgBoxW": "警告", + "LackFile": "未设置输入或输出音频文件位置", + "ExecBtnTextStart": "执行", + "ExecBtnTextStop": "停止" + }, + "eng": { + "OutputDialog": "Select output path", + "InputDialog": "Select input audio file", + "MsgBoxW": "Warning", + "LackFile": "Please set input audio file and output path.", + "ExecBtnTextStart": "Execute", + "ExecBtnTextStop": "Stop" + } +} \ No newline at end of file diff --git a/res/window.ui b/res/window.ui new file mode 100644 index 0000000..aadb7bc --- /dev/null +++ b/res/window.ui @@ -0,0 +1,637 @@ + + + MainWindow + + + + 0 + 0 + 715 + 415 + + + + + 715 + 415 + + + + + 16777215 + 16777215 + + + + + Segoe UI + + + + EmiyaEngine RC + + + Qt::LeftToRight + + + + + + 20 + 10 + 671 + 61 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + 输入文件 + + + + + 20 + 20 + 571 + 31 + + + + + + + 610 + 20 + 51 + 31 + + + + ··· + + + + + + + 20 + 80 + 671 + 61 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + 输出位置 + + + + + 20 + 20 + 571 + 31 + + + + + + + 610 + 20 + 51 + 31 + + + + ··· + + + + + + + 20 + 150 + 131 + 81 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + 处理模式 + + + + + 20 + 20 + 111 + 21 + + + + CopyBand + + + true + + + + + + 20 + 50 + 101 + 21 + + + + AkkoMode + + + + + + + 160 + 150 + 211 + 80 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + 共用参数 + + + + + 20 + 20 + 71 + 21 + + + + 输出采样率： + + + + + + 100 + 20 + 91 + 22 + + + + 1 + + + + 44100Hz + + + + + 48000Hz + + + + + 96000Hz + + + + + 192000Hz + + + + + + + 20 + 50 + 71 + 21 + + + + 内插值倍率： + + + + + + 100 + 50 + 51 + 22 + + + + 0 + + + + 1x + + + + + 2x + + + + + 3x + + + + + 4x + + + + + + + + 500 + 150 + 191 + 80 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + AkkoMode 参数 + + + + + 20 + 20 + 81 + 21 + + + + 抖动下限倍率： + + + + + + 20 + 50 + 81 + 21 + + + + 抖动上限倍率： + + + + + + 110 + 20 + 62 + 22 + + + + 0.990000000000000 + + + 0.001000000000000 + + + 0.020000000000000 + + + + + + 110 + 50 + 62 + 22 + + + + 0.990000000000000 + + + 0.001000000000000 + + + 0.080000000000000 + + + + + + + 20 + 240 + 561 + 101 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + CopyBand 参数 + + + + + 20 + 30 + 131 + 21 + + + + 谐波HPF截至频率(Hz)： + + + + + + 210 + 30 + 111 + 21 + + + + 谐波调制频率(Hz)： + + + + + + 390 + 30 + 91 + 21 + + + + 谐波增益倍率： + + + + + + 150 + 30 + 51 + 22 + + + + 1 + + + 9999999 + + + 6000 + + + + + + 320 + 30 + 61 + 22 + + + + 1 + + + 9999999 + + + 16000 + + + + + + 480 + 30 + 62 + 22 + + + + 100.000000000000000 + + + 0.010000000000000 + + + 1.200000000000000 + + + + + + 210 + 60 + 111 + 21 + + + + 冲击调制频率(Hz)： + + + + + + 20 + 60 + 131 + 21 + + + + 冲击HPF截至频率(Hz)： + + + + + + 480 + 60 + 62 + 22 + + + + 100.000000000000000 + + + 0.010000000000000 + + + 2.500000000000000 + + + + + + 320 + 60 + 61 + 22 + + + + 1 + + + 9999999 + + + 16000 + + + + + + 150 + 60 + 51 + 22 + + + + 1 + + + 9999999 + + + 6000 + + + + + + 390 + 60 + 91 + 21 + + + + 冲击增益倍率： + + + + + + + 380 + 150 + 111 + 81 + + + + + Microsoft YaHei UI + + + + 输出控制 + + + + + 10 + 20 + 101 + 16 + + + + 样本输出模式 + + + + + + + 600 + 260 + 81 + 51 + + + + + Microsoft YaHei UI + 14 + 75 + true + + + + 执行 + + + + + + 20 + 360 + 671 + 31 + + + + 0 + + + + + + +