def freq_domain_loss(s_hat, gt_spec, combination=True):n_src = len(s_hat) idx_list = [i for i in range(n_src)] inferences = [] refrences = [] for i, s in enumerate(s_hat): inferences.append(s) refrences.append(gt_spec[..., 2 * i : 2 * i + 2, :]) assert inferences[0].shape == refrences[0].shape _loss_mse = 0.0 cnt = 0.0 for i in range(n_src): _loss_mse += singlesrc_mse(inferences[i], refrences[i]).mean() cnt += 1.0 # If Combination is True, calculate the expected combinations. if combination: for c in range(2, n_src): patterns = list(itertools.combinations(idx_list, c)) for indices in patterns: tmp_loss = singlesrc_mse( sum(itemgetter(*indices)(inferences)), sum(itemgetter(*indices)(refrences)), ).mean() _loss_mse += tmp_loss cnt += 1.0 _loss_mse /= cnt return _loss_mse
时间: 2024-02-14 07:22:42 浏览: 31
这个函数实现了一个频域损失函数,用于衡量音频信号重构的准确度。它的输入参数包括一个音频信号的估计值 s_hat 和对应的参考值 gt_spec,以及一个布尔值 combination,用于指定是否考虑多个信号源的情况。如果 combination 为 True,则会计算所有可能的信号源组合情况下的损失值,否则只计算单个信号源的损失值。该函数首先将输入的 s_hat 和 gt_spec 分别按照源数量进行拆分,然后分别计算每个源信号与其参考信号之间的均方误差(MSE)并累加起来。如果 combination 为 True,则还会计算所有可能的源信号组合情况下的 MSE 并进行累加。最后,函数将累加后的 MSE 值除以源数量得到平均值,并将其作为输出返回。
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freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}无效
这个问题是一个技术问题,我可以回答。这个代码中的语法错误是缺少一个循环体,应该是这样的:freq_dict = {keyword: for keyword in keywords}。这个代码可以创建一个字典,其中关键字是keywords列表中的每个元素,值都是。
if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1:
这段代码中的条件判断语句用于判断何时执行打印操作。它包含两个条件:
1. `i % print_freq == 0`:`i` 除以 `print_freq` 的余数为 0。这表示当前迭代的索引 `i` 是 `print_freq` 的倍数,即每隔 `print_freq` 次迭代执行一次打印操作。
2. `i == len(iterable) - 1`:`i` 等于可迭代对象 `iterable` 的长度减 1。这表示当前迭代已达到可迭代对象的最后一个元素,即最后一次迭代时执行打印操作。
通过这两个条件的逻辑运算符 `or`,当满足任一条件时,即可执行打印操作。
请问还有其他问题吗?