结合前两条代码，解释pitch_freqs = freqs[peak_indices]

这是一行 Python 代码，它使用了前面代码中的 peak_indices 变量和 freqs 变量。其中，peak_indices 变量存储了 mag_frames 中每一行前一半中最大值的索引，而 freqs 变量是一个一维数组，表示傅立叶变换后的频率分量。pitch_freqs 的作用就是将 freqs 中对应于每个最大值索引的频率分量提取出来，形成一个新的一维数组。因此，pitch_freqs 可以被视为代表每个音频帧的基频的数组。

相关问题

pitch_freqs = freqs[peak_indices]

这行代码从频率数组 `freqs` 中提取了每个帧的基频频率，并将这些频率存储在 `pitch_freqs` 变量中。具体来说，这个代码使用了前面计算得到的每个帧中振幅最大的频率分量的索引数组 `peak_indices`，并使用它来索引 `freqs` 数组，提取每个帧的基频频率。由于 `peak_indices` 是针对每行而言的，因此 `pitch_freqs` 是一个长度为帧数的一维数组，其中每个元素表示对应帧的基频频率。

所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

是的，你可以将原来的代码替换为新的代码，但是需要注意一下 `freqs` 数组的长度是否正确，以确保可以正确进行广播操作。同时，也需要确保 `pitch_freqs_smoothed` 被正确地转换为 `(198, 882)` 的形状。

完整的代码修改如下：

freqs = np.fft.rfftfreq(n_fft, d=1.0/sr)
pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]
pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))
adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])

这个修改后的代码会将 `pitch_freqs_smoothed` 转换为一个形状为 `(198, 882)` 的数组，然后使用广播机制将其与 `freqs` 相乘，得到一个形状为 `(198, 882)` 的新的振幅谱矩阵 `adjusted_fft_frames`。