torchaudio.functional.fftconvolve

torchaudio.functional.fftconvolve(x: Tensor, y: Tensor, mode: str = 'full') → Tensor

使用 FFT 沿输入的最后一个维度进行卷积。对于具有较大最后一个维度的输入，此函数通常比 convolve() 快得多。请注意，与 torch.nn.functional.conv1d() 实际应用有效的互相关运算符相反，此函数应用真正的卷积运算符。另请注意，此函数只能输出浮点张量（整数张量输入将被转换为浮点型）。

参数:

• x (torch.Tensor) – 第一个卷积操作数，形状为 (…, N)。

• y (torch.Tensor) – 第二个卷积操作数，形状为 (…, M)（前导维度必须与 x 的维度可广播）。

• mode (str, 可选) –

  必须是 (“full”, “valid”, “same”) 之一。

  • “full”：返回完整卷积结果，形状为 (…, N + M - 1)。（默认）

  • “valid”：返回完整卷积结果的片段，该片段对应于两个输入完全重叠的位置，形状为 (…, max(N, M) - min(N, M) + 1)。

  • “same”：返回完整卷积结果的中心片段，形状为 (…, N)。

返回:

卷积 x 和 y 的结果，形状为 (…, L)，其中前导维度与 x 的维度匹配，而 L 由 mode 决定。

返回类型:

torch.Tensor

使用 fftconvolve 的教程

音频数据增强

音频数据增强