pytorch谱减法

谱减法是一种语音增强技术，它可以通过减去噪声信号的频谱来提高语音信号的质量。在PyTorch中，可以使用torch.matmul函数和torch.add函数来实现谱减法。

以下是一个简单的谱减法的实现：

import torch

# 假设我们有一个语音信号x和一个噪声信号n
x = torch.randn(1, 1024)
n = torch.randn(1, 1024)

# 计算x和n的功率谱
X = torch.stft(x, n_fft=1024, hop_length=512)
N = torch.stft(n, n_fft=1024, hop_length=512)
X_power = X.pow(2).sum(-1)
N_power = N.pow(2).sum(-1)

# 计算信噪比
SNR = X_power / N_power

# 计算谱减系数
alpha = torch.clamp(SNR - 25, min=0) / SNR

# 对x进行谱减
Y = X - alpha.unsqueeze(-1) * N
y = torch.istft(Y, n_fft=1024, hop_length=512)

# 输出结果
print(y)

在上面的代码中，我们首先使用torch.stft函数计算语音信号x和噪声信号n的功率谱。然后，我们计算信噪比，并使用torch.clamp函数将其限制在一个合理的范围内。最后，我们使用谱减系数对x进行谱减，并使用torch.istft函数将其转换回时域信号。