window = hann(self.frame_length, sym=False)

在给定的代码中，`window = hann(self.frame_length, sym=False)` 是使用 `hann` 函数创建一个汉宁窗口。

`hann` 函数是一个常用的窗口函数之一，用于在进行短时傅里叶变换（STFT）时对音频信号进行加窗处理。它可以减少频谱泄漏等问题，提高频谱估计的准确性。

在这里，`self.frame_length` 是帧长度，是一个用于计算STFT的参数。通过将 `self.frame_length` 传递给 `hann` 函数，我们可以得到一个长度为 `self.frame_length` 的汉宁窗口。

另外，`sym=False` 是 `hann` 函数的一个可选参数，用于指定是否对窗口进行对称处理。在这里，设置为 `False` 表示不进行对称处理。

通过执行 `window = hann(self.frame_length, sym=False)`，我们将创建一个汉宁窗口，并将其赋值给变量 `window` 以供后续使用。

请注意，具体的实现可能会因为代码上下文而有所不同。如果你需要更详细的帮助，请提供更多代码或上下文信息。

相关问题

def stft(self, wave): result = [] # 按列为主序存储，也就是按通道为主序 wave = np.asfortranarray(wave) window = hann(self.frame_length, sym=False) channels = wave.shape[-1] for c in range(channels): data = wave[..., c] spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1) result.append(spectrogram) result = np.concatenate(result, axis=-1) return result

这段代码定义了一个 `stft` 方法，用于计算音频信号的短时傅里叶变换（STFT）。下面是对该方法的解释：

- `result` 是一个空列表，用于存储每个通道的STFT结果。
- `wave` 是输入的音频波形数据。
- `wave = np.asfortranarray(wave)` 将 `wave` 转换为 Fortran 数组，以确保按列为主序存储，也就是按通道为主序。
- `window = hann(self.frame_length, sym=False)` 创建了一个长度为 `self.frame_length` 的汉宁窗口。
- `channels` 获取 `wave` 数组的最后一个维度，即通道数。
- 在一个循环中，对每个通道进行以下操作：
- `data = wave[..., c]` 提取当前通道的数据。
- `spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False)` 对当前通道的数据应用 STFT，得到频谱图。
- `spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1)` 将频谱图转置，并在最后一个维度上添加一个新的维度。
- 将 `spectrogram` 添加到 `result` 列表中。
- `result = np.concatenate(result, axis=-1)` 将 `result` 列表中的所有频谱图沿最后一个维度进行连接，得到最终的结果。
- 返回最终的结果。

请注意，上述代码中的 `stft` 函数和 `hann` 函数的具体实现可能来自外部库或其他地方，因此需要确保这些函数在代码的上下文中可用。

import torch class Network(torch.nn.Module): def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024): super().__init__() self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1) self.n_fft = n_fft self.n_hop = n_hop # self.window = self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft)) def forward(self, noisy): # 傅里叶变换 noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T] noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513] # 神经网络计算 hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024] mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1) # 降噪结果 denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1) denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window) # 返回降噪后波形和降噪后谱图 return denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__": net = Network() clean = torch.randn(4, 16000) noise = torch.randn(4, 16000) denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise) print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说，该网络的输入是含有噪声的干净音频信号，经过傅里叶变换得到幅度谱，之后通过LSTM计算得到一个掩膜，最后将该掩膜应用于幅度谱上，得到降噪后的幅度谱，再通过逆傅里叶变换得到降噪后的音频信号。

具体来说，该网络包括以下几个部分：

- `__init__`函数：定义了一个两层的LSTM网络和一个线性层（用于将LSTM输出的隐藏状态转换为掩膜），并初始化了窗函数等参数。
- `forward`函数：实现了整个网络的前向传播过程。首先对输入信号进行傅里叶变换，得到幅度谱，之后将幅度谱通过LSTM处理得到一个掩膜，再将该掩膜应用于幅度谱上，得到降噪后的幅度谱，最后通过逆傅里叶变换得到降噪后的音频信号。
- `if __name__ == "__main__"`：对网络的功能进行测试，输入为一个随机产生的4秒钟的干净音频信号和一个随机产生的4秒钟的噪声信号，输出为降噪后的幅度谱和音频信号。

需要注意的是，由于该网络使用了LSTM，其计算成本较高，需要在计算资源允许的情况下使用。此外，该网络的性能也取决于数据集的质量和训练过程的参数设置等因素。