torch.stft 参数设置

torch.stft函数是PyTorch中用于计算短时傅里叶变换(STFT)的函数。它的参数设置如下：

torch.stft(input, n_fft, hop_length=None, win_length=None, window=None, center=True, pad_mode='reflect', normalized=False, onesided=True, return_complex=False)

- input: 输入的信号，形状为(batch_size, signal_length)，其中signal_length是信号的长度。
- n_fft: FFT窗口的大小，通常为2的整数次幂。它决定了STFT的频率分辨率。
- hop_length: 每个窗口之间的跳跃长度，通常为n_fft // 4。它决定了STFT的时间分辨率。
- win_length: 每个窗口的长度，通常为n_fft。如果未指定，则默认为n_fft。
- window: 窗口函数，默认为汉明窗。可以使用torch.hann_window等函数生成不同类型的窗口函数。
- center: 是否在输入信号的中心位置进行STFT计算。
- pad_mode: 填充模式，用于在信号两端进行填充以满足窗口大小。默认为'reflect'，还可以选择'constant'、'replicate'等。
- normalized: 是否对STFT结果进行归一化。
- onesided: 是否只返回正频率部分（0到采样率的一半），默认为True。
- return_complex: 是否返回复数形式的STFT结果，默认为False。

需要注意的是，输入信号应为浮点型张量。STFT的结果形状为(batch_size, num_frequencies, num_frames, 2)，其中num_frequencies是频率维度的大小，num_frames是时间维度的大小，2表示实部和虚部。