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

使用 Griffin-Lim 变换从线性尺度幅度频谱图中计算波形。

实现移植自 librosa [Brian McFee等人, 2015]，一种快速 Griffin-Lim 算法 [Perraudin等人, 2013] 和 从修改的短时傅里叶变换进行信号估计 [Griffin 和 Lim, 1983]。

参数:

• specgram (Tensor) – 仅幅度 STFT 频谱图，维度为 (…, 频率, 帧)，其中频率为 n_fft // 2 + 1。

• window (Tensor) – 应用/乘以每个帧/窗口的窗口张量

• n_fft (int) – FFT 大小，创建 n_fft // 2 + 1 个 bin

• hop_length (int) – STFT 窗口之间的跳跃长度。（默认值：win_length // 2）

• win_length (int) – 窗口大小。（默认值：n_fft）

• power (float) – 幅度频谱图的指数，（必须 > 0），例如，幅度为 1，功率为 2，等等。

• 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，但高于 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:

波形，维度为 (…, 时间)，其中时间等于给定的 length 参数。

返回类型:

Tensor