为什么会报错：n_fft=2048 is too small for input signal of length=2

这个错误是因为你提供的音频信号长度太短，而你设置的 n_fft 参数值太大。n_fft 是指傅里叶变换的窗口大小，它决定了频谱分析的精度。根据通常的规则，n_fft 的取值应该是音频信号长度的一小部分，而不是比信号长度还要大。所以，将 n_fft 设置为比音频信号长度小的合适值，通常可以解决这个问题。你可以尝试减小 n_fft 的取值，然后再次运行代码。

相关问题

python运行这段代码： for i in range(N_chirp): win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1) 已知N_FFT=256，N_chirp=8，为什么报错：could not broadcast input array from shape (256,1) into shape (256,)

报错的原因是尝试将形状为 (256,1) 的数组广播到形状为 (256,) 的数组上时出错。这通常发生在涉及数组广播的操作中，其中数组的形状不兼容。

在这种情况下，问题出现在 `win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 这一行代码上。根据您提供的代码，`win1_IF` 是一个形状为 (256, N_chirp) 的数组，而 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 是一个形状为 (256, 1) 的数组。

要解决这个问题，您可以将 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT,1)` 改为 `signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT)`，这样它将具有与 `win1_IF[:, i]` 相同的形状。修改后的代码如下所示：

for i in range(N_chirp):
    win1_IF[:, i] = signed_IF_matrix[0:N_FFT, i].reshape(N_FFT) * np.hanning(N_FFT).reshape(N_FFT,1)

这样修改后，数组广播操作将能够成功执行，不会再报错。

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

这段代码定义了一个 AudioDataset 类，继承自 PyTorch 中的 Dataset 类。主要用于处理音频数据。

class AudioDataset(Dataset):
    def __init__(self, train_data):
        self.train_data = train_data
        self.n_frames = 128

- `__init__` 方法：初始化函数，用于创建 `AudioDataset` 类的实例。传入一个 `train_data` 参数，该参数是一个列表，每个元素是一个二元组，分别表示干净音频文件路径和噪声音频文件路径。
- `train_data` 属性：将传入的训练数据存储在类的属性中。
- `n_frames` 属性：表示每个训练样本的长度，即帧数。

    def pad_zero(self, input, length):
        input_shape = input.shape
        if input_shape[0] >= length:
            return input[:length]
        if len(input_shape) == 1:
            return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0)
        if len(input_shape) == 2:
            return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0)

- `pad_zero` 方法：对输入的数据进行零填充，使其长度等于指定的长度。
- `input` 参数：输入的数据。
- `length` 参数：填充后的长度。
- `input_shape` 变量：输入数据的形状。
- 如果输入数据的长度大于等于指定长度，则直接返回原始数据。
- 如果输入数据是一维数组，则在数组末尾添加若干个零，使其长度等于指定长度。
- 如果输入数据是二维数组，则在数组末尾添加若干行零，使其行数等于指定长度。

    def __getitem__(self, index):
        t_r = self.train_data[index]
        clean_file = t_r[0]
        noise_file = t_r[1]

        wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file)
        start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1
        if start_index < 1:
            start_index = 1
        else:
            start_index = np.random.randint(start_index)
        sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)

        wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file)
        sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)

        b_data = {
            'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude,
            'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude
        }

        return b_data

- `__getitem__` 方法：该方法用于获取指定索引的训练样本。
- `index` 参数：指定的索引。
- `t_r` 变量：获取指定索引的训练数据。
- `clean_file` 和 `noise_file` 变量：分别表示干净音频文件和噪声音频文件的路径。
- `wav_noise_magnitude` 和 `wav_noise_phase` 变量：使用 librosa 库加载噪声音频文件，并提取其短时傅里叶变换（STFT）结果的幅度和相位。
- `start_index` 变量：指定从哪个位置开始提取数据。
- 如果 `(len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1) < 1`，说明 STFT 结果的长度不足以提取 `self.n_frames` 个帧，此时将 `start_index` 设为 1。
- 否则，随机生成一个 `start_index`，使得从噪声 STFT 结果中提取的子序列长度为 `self.n_frames`。
- `sub_noise_magnitude` 变量：对从噪声 STFT 结果中提取的子序列进行零填充，使其长度等于 `self.n_frames`。
- `wav_clean_magnitude` 和 `wav_clean_phase` 变量：使用 librosa 库加载干净音频文件，并提取其 STFT 结果的幅度和相位。
- `sub_clean_magnitude` 变量：对从干净 STFT 结果中提取的子序列进行零填充，使其长度等于 `self.n_frames`。
- `b_data` 变量：将干净 STFT 结果和噪声 STFT 结果作为字典类型的训练数据返回。

    def extract_fft(self, wav_path):
        audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0]
        stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True)
        stft_magnitude = np.abs(stft_result).T
        stft_phase = np.angle(stft_result).T
        return stft_magnitude, stft_phase

- `extract_fft` 方法：该方法用于对指定的音频文件进行 STFT 变换，并返回其结果的幅度和相位。
- `wav_path` 参数：指定的音频文件路径。
- `audio_samples` 变量：使用 librosa 库加载音频文件，并获取其音频采样值。
- `stft_result` 变量：对音频采样值进行 STFT 变换，返回其结果。
- `stft_magnitude` 和 `stft_phase` 变量：分别表示 STFT 变换结果的幅度和相位。
- 返回 STFT 变换结果的幅度和相位。

    def __len__(self):
        return len(self.train_data)

- `__len__` 方法：该方法用于返回训练数据的长度，即样本数量。