Python PyTorch InverseSpectrogram用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 torchaudio.transforms.InverseSpectrogram 的用法。

用法:

class torchaudio.transforms.InverseSpectrogram(n_fft: int = 400, win_length: Optional[int] = None, hop_length: Optional[int] = None, pad: int = 0, window_fn: Callable[[...], torch.Tensor] = <built-in method hann_window of type object>, normalized: bool = False, wkwargs: Optional[dict] = None, center: bool = True, pad_mode: str = 'reflect', onesided: bool = True)

参数：

• n_fft(int,可选的) -FFT 的大小，创建n_fft // 2 + 1 bins。 (默认：400)

• win_length(int或者None,可选的) -窗口大小。 (默认：n_fft)

• hop_length(int或者None,可选的) -STFT 窗口之间的跳跃长度。 (默认：win_length // 2)

• pad(int,可选的) -信号的两侧填充。 (默认：0)

• window_fn(可调用[..,Tensor],可选的) - 创建一个窗口张量的函数，该窗口张量应用于/乘以每个帧/窗口。 (默认：torch.hann_window)

• normalized(bool,可选的) -频谱图是否在 stft 之后按幅度归一化。 (默认：False)

• wkwargs(dict或者None,可选的) -窗口函数的参数。 (默认：None)

• center(bool,可选的) -频谱图中的信号是否在两侧填充，以便第 \(t\) 帧在时间 \(t \times \text{hop\_length}\) 居中。 (默认：True)

• pad_mode(string,可选的) -控制 center 为 True 时使用的填充方法。 (默认："reflect")

• onesided(bool,可选的) -控制是否使用频谱图返回一半结果以避免冗余(默认值：True)

创建逆谱图以从谱图中恢复音频信号。

示例

>>> batch, freq, time = 2, 257, 100
>>> length = 25344
>>> spectrogram = torch.randn(batch, freq, time, dtype=torch.cdouble)
>>> transform = transforms.InverseSpectrogram(n_fft=512)
>>> waveform = transform(spectrogram, length)