torch.stft 介绍

torch.stft是PyTorch中的一个函数，用于计算短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）。它的输入可以是一维或二维的时间序列，返回一个四维的张量，其中第一个维度表示输入数据的批大小，第二个维度表示应用STFT的频数，第三个维度表示帧的总数，最后一个维度包含了返回的复数值中的实部和虚部部分。

使用torch.stft可以获取语音信号的幅度和相位。具体步骤如下：
1. 首先，计算STFT得到一个复数的频谱表示。
2. 通过取实部和虚部分别计算幅度和相位。
3. 幅度可以通过对实部和虚部进行平方和开方运算得到，即mag = torch.abs(torch.sqrt(torch.pow(rea, 2) + torch.pow(imag, 2)))。
4. 相位可以通过使用torch.atan2函数计算，即pha = torch.atan2(imag.data, rea.data)。

torch.stft的优点之一是它可以在GPU上进行计算，这可以提高计算效率，尤其是在使用GPU进行神经网络训练时。

相关问题

torch.stft

torch.stft是PyTorch中的一个函数，用于计算短时傅里叶变换。它的输入是一个时间域的信号，输出是该信号在频域上的表示。具体而言，torch.stft函数接受以下参数：
- input: 输入的信号，通常是一个一维的Tensor，代表音频信号。
- n_fft: FFT窗口大小，决定了频域上的分辨率。
- hop_length: 每次窗口滑动的步长，决定了时间域上的分辨率。
- win_length: 窗口的长度。如果不指定，则默认为n_fft。
- window: 窗函数，用来加权输入信号。
- center: 是否对信号进行居中操作，默认为True。
- pad_mode: 填充模式，指定在边缘填充时使用的方式。
- normalized: 是否对结果进行归一化处理，默认为False。
- onesided: 是否只返回频域上的一半，默认为None，表示自动判断。
- return_complex: 是否返回复数结果，默认为None，表示自动判断。

通过使用torch.stft函数，我们可以将时域上的音频信号转换为频域上的表示，对于音频处理等任务非常有用。

torch.stft(torch.istft)

torch.stft是PyTorch中用于进行短时傅里叶变换的函数，可以将时域信号转换为频域信号。它的输入是一个1D或2D的张量，输出是一个复数张量。可以通过指定窗口大小、窗口类型、重叠大小、傅里叶变换大小等参数来控制变换过程。

torch.istft则是将频域信号恢复成时域信号的函数，可以通过指定窗口大小、窗口类型、重叠大小、傅里叶变换大小等参数来控制恢复过程。

具体用法可以参考PyTorch官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.stft.html