Python PyTorch InverseSpectrogram用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 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)

參數：

• n_fft(int,可選的) -FFT 的大小，創建n_fft // 2 + 1 bins。 (默認：400)

• win_length(int或者None,可選的) -窗口大小。 (默認：n_fft)

• hop_length(int或者None,可選的) -STFT 窗口之間的跳躍長度。 (默認：win_length // 2)

• pad(int,可選的) -信號的兩側填充。 (默認：0)

• window_fn(可調用[..,Tensor],可選的) - 創建一個窗口張量的函數，該窗口張量應用於/乘以每個幀/窗口。 (默認：torch.hann_window)

• normalized(bool,可選的) -頻譜圖是否在 stft 之後按幅度歸一化。 (默認：False)

• wkwargs(dict或者None,可選的) -窗口函數的參數。 (默認：None)

• center(bool,可選的) -頻譜圖中的信號是否在兩側填充，以便第 \(t\) 幀在時間 \(t \times \text{hop\_length}\) 居中。 (默認：True)

• pad_mode(string,可選的) -控製 center 為 True 時使用的填充方法。 (默認："reflect")

• onesided(bool,可選的) -控製是否使用頻譜圖返回一半結果以避免冗餘(默認值：True)

創建逆譜圖以從譜圖中恢複音頻信號。

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)