MelScale

class torchaudio.transforms.MelScale(n_mels: int = 128, sample_rate: int = 16000, f_min: float = 0.0, f_max: Optional[float] = None, n_stft: int = 201, norm: Optional[str] = None, mel_scale: str = 'htk')

将普通的 STFT 转换为使用三角滤波器组的梅尔频率 STFT。

参数：

• n_mels (int, optional) – 梅尔滤波器组的数量。(默认值: 128)

• sample_rate (int, optional) – 音频信号的采样率。(默认值: 16000)

• f_min (float, optional) – 最小频率。(默认值: 0.)

• f_max (float or None, optional) – 最大频率。(默认值: sample_rate // 2)

• n_stft (int, optional) – STFT 中的 bin 数量。参见 Spectrogram 中的 n_fft。(默认值: 201)

• norm (str or None, optional) – 如果是 "slaney"，则将三角梅尔权重除以梅尔频带的宽度（面积归一化）。(默认值: None)

• mel_scale (str, optional) – 使用的尺度: htk 或 slaney。(默认值: htk)

示例

>>> waveform, sample_rate = torchaudio.load("test.wav", normalize=True)
>>> spectrogram_transform = transforms.Spectrogram(n_fft=1024)
>>> spectrogram = spectrogram_transform(waveform)
>>> melscale_transform = transforms.MelScale(sample_rate=sample_rate, n_stft=1024 // 2 + 1)
>>> melscale_spectrogram = melscale_transform(spectrogram)

另请参阅

torchaudio.functional.melscale_fbanks() - 用于生成滤波器组的函数。

forward(specgram: Tensor) → Tensor

参数：

specgram (Tensor) – 维度为 (…, 频率, 时间) 的 STFT 频谱图。

返回值：

梅尔频率频谱图，大小为 (…, n_mels, 时间)。

返回类型：

Tensor