torchaudio.functional.griffinlim¶
- torchaudio.functional.griffinlim(specgram: Tensor, window: Tensor, n_fft: int, hop_length: int, win_length: int, power: float, n_iter: int, momentum: float, length: Optional[int], rand_init: bool) Tensor[source]¶
使用 Griffin-Lim 变换从线性尺度幅度谱图计算波形。
实现移植自 librosa [Brian McFee 等人，2015]、快速 Griffin-Lim 算法 [Perraudin 等人，2013] 和 从修改后的短时傅里叶变换进行信号估计 [Griffin 和 Lim，1983]。
- 参数：
specgram (Tensor) – 维度为 (…, freq, frames) 的仅幅度 STFT 谱图，其中 freq 为
n_fft // 2 + 1。window (Tensor) – 应用/乘以每个帧/窗口的窗口张量
n_fft (int) – FFT 的大小，创建
n_fft // 2 + 1个频段hop_length (int) – STFT 窗口之间跳跃的长度。（默认值：
win_length // 2)win_length (int) – 窗口大小。（默认值：
n_fft)power (float) – 幅度谱图的指数，（必须 > 0）例如，1 表示幅度，2 表示功率等。
n_iter (int) – 相位恢复过程的迭代次数。
momentum (float) – 快速 Griffin-Lim 的动量参数。将其设置为 0 可恢复原始 Griffin-Lim 方法。接近 1 的值可以导致更快的收敛，但大于 1 可能不会收敛。
length (int 或 None) – 预期输出的数组长度。
rand_init (bool) – 如果为 True，则随机初始化相位，否则初始化为零。
- 返回值：
维度为 (…, time) 的波形，其中 time 等于给定的
length参数。- 返回类型：
Tensor
