短时傅里叶pytorch

短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）在信号处理中常用于分析信号的频谱特征。在PyTorch中，可以使用torch.stft函数来实现短时傅里叶变换。

下面是一个使用PyTorch实现STFT的示例代码：

import torch
import torchaudio

# 加载音频文件
waveform, sample_rate = torchaudio.load('audio.wav')

# 将音频波形转换为频谱图
stft = torch.stft(waveform, n_fft=1024, hop_length=512)

# 打印频谱图的大小
print(stft.size())

在上述代码中，首先使用torchaudio库加载音频文件，并得到音频的波形数据和采样率。然后，使用torch.stft函数对音频波形进行短时傅里叶变换，其中n_fft参数表示FFT大小，hop_length参数表示帧移。最后，打印出频谱图的大小。

需要注意的是，上述代码中的waveform应该是一个torch.Tensor类型的对象，可以通过torchaudio库中的load函数加载音频文件得到。另外，torch.stft函数默认返回的是复数形式的频谱图，如果只需要幅度谱，则可以取其绝对值。