请你给出较为常用的window_size、step_size 和 fft_size大小

常用的 window_size、step_size 和 fft_size 大小并没有固定的标准，它们的选择通常依赖于具体的应用场景和需求。以下是一些常见的设置建议：

- window_size：通常在 10 毫秒到 100 毫秒之间，根据所处理的音频信号的特性和所需的频率分辨率进行选择。较小的窗口大小可以提供更好的时间分辨率，适用于快速变化的信号。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率，适用于需要更精确频谱信息的场景。

- step_size：通常选择窗口大小的一半或更小，以确保窗口之间有重叠。例如，如果窗口大小为 20 毫秒，则可以选择步长为 10 毫秒或更小。较小的步长可以提供更好的时间分辨率，但会增加计算成本。

- fft_size：通常选择为 2 的幂次方，以便在进行快速傅里叶变换时效率更高。一般情况下，fft_size 的选择与窗口大小相似，可以选择较小的 fft_size 来平衡频率分辨率和计算成本。较大的 fft_size 可以提供更好的频率分辨率，但会增加计算成本。

需要注意的是，选择合适的参数大小可能需要一些实验和调整。您可以根据具体的应用场景和所需的分辨率进行尝试，并根据结果进行调整。

此外，还可以考虑使用其他窗口函数（如汉宁窗、矩形窗等）和不同的频谱计算方法（如短时傅里叶变换、连续小波变换等），以满足不同的需求。

最终选择的参数大小应根据具体情况进行调整，以获得最佳的分析结果。

相关问题

请问下列代码中window_size step_size和fft_size要如何设置 def get_spectrogram(file_path, window_size=20, step_size=10, fft_size=1024): # 读取 WAV 文件 sample_rate, audio = wav.read(file_path) # 将音频数据转换为单声道 if len(audio.shape) > 1: audio = audio[:, 0] # 计算窗口大小和步长（以采样点为单位） window_size = int(window_size * sample_rate / 1000) step_size = int(step_size * sample_rate / 1000) # 使用短时傅里叶变换计算 spectrogram _, _, spectrogram = signal.spectrogram( audio, fs=sample_rate, window='hann', nperseg=window_size, noverlap=window_size - step_size, nfft=fft_size, mode='magnitude' ) # 对 spectrogram 进行对数变换 spectrogram = np.log1p(spectrogram) return spectrogram

在该代码中，window_size、step_size 和 fft_size 是用于计算 spectrogram 的参数。

- window_size：窗口大小，表示每个窗口中包含的采样点数量。较大的窗口大小可以提供更好的频率分辨率，但会降低时间分辨率。通常，窗口大小应该是 2 的幂次方，以便在进行 FFT 计算时效率更高。根据代码中的默认值，窗口大小为 20 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的分辨率进行调整。

- step_size：步长，表示每次窗口之间移动的采样点数量。较小的步长可以提供更好的时间分辨率，但会增加计算成本。通常，步长应该小于窗口大小，以确保有重叠的窗口。根据代码中的默认值，步长为 10 毫秒。您可以根据音频信号的特性和所需的时间分辨率进行调整。

- fft_size：FFT 大小，表示进行快速傅里叶变换时使用的点数。较大的 FFT 大小可以提供更好的频率分辨率，但会增加计算成本。与窗口大小类似，FFT 大小也应该是 2 的幂次方。根据代码中的默认值，FFT 大小为 1024。您可以根据音频信号的特性和所需的频率分辨率进行调整。

请注意，窗口大小和步长是以毫秒为单位进行设置的，因此它们会根据采样率进行缩放以得到适当的采样点数量。在代码中，使用采样率 `sample_rate` 将毫秒转换为采样点数量。

根据您的需求，您可以尝试不同的窗口大小、步长和 FFT 大小，以获得适合您数据特征的 spectrogram。您可能需要进行一些实验和调整，以找到最佳的参数组合。

batch_size = 16 epoch = 1000 process_num = 3 save_step = 200 feature_dim = 257 hop_length = 160 win_length = 400 n_fft = 512什么意思

这些参数是用于训练音频处理模型的超参数，具体含义如下：

- batch_size：一次训练中使用的样本数量。这里设置为16，表示每次使用16个音频样本进行模型训练。
- epoch：模型训练的轮数。这里设置为1000，表示训练1000轮。
- process_num：用于数据预处理的进程数量。这里设置为3，表示使用3个进程对音频数据进行预处理。
- save_step：每隔多少个epoch保存一次模型。这里设置为200，表示每200轮训练后保存一次模型。
- feature_dim：音频特征的维度。这里设置为257，表示使用257维的梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为音频特征。
- hop_length：音频帧移的大小，即相邻两个帧之间的距离。这里设置为160，表示相邻两个帧之间距离为160个采样点。
- win_length：每个音频帧的长度。这里设置为400，表示每个音频帧的长度为400个采样点。
- n_fft：FFT变换的窗口大小。这里设置为512，表示对每个音频帧进行FFT变换时使用512个采样点进行计算。