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

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`。

解释pitch_freqs_smoothed = np.convolve(pitch_freqs, np.ones(5) / 5, mode='same')

这段代码的作用是对一个包含音频信号中频率信息的数组pitch_freqs进行平滑处理，以减少噪声和突发的频率变化。具体来说，代码中使用的是一维卷积操作np.convolve，将pitch_freqs和长度为5的全1数组np.ones(5) / 5进行卷积，即对pitch_freqs中每个元素及其左右两个元素进行加权平均，得到平滑后的频率信息数组pitch_freqs_smoothed。这里mode='same'表示输出与输入数组具有相同的长度。