用pytorch写sinc卷积
时间: 2023-06-29 13:07:39 浏览: 70
Sinc 卷积是一种用于信号处理的卷积方法,可以用于数字信号滤波等应用。下面给出一个用 PyTorch 实现 Sinc 卷积的示例代码。
首先,需要导入 PyTorch:
```python
import torch
```
然后,定义一个 Sinc 卷积层:
```python
class SincConv1d(torch.nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, sample_rate):
super().__init__()
if kernel_size % 2 == 0:
kernel_size += 1
self.kernel_size = kernel_size
self.sample_rate = sample_rate
self.in_channels = in_channels
self.out_channels = out_channels
self.padding = (kernel_size - 1) // 2
self.conv = torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=self.padding, bias=False)
self.conv.weight.data = self.get_sinc_filter(self.kernel_size, self.sample_rate, self.in_channels, self.out_channels)
def forward(self, x):
return self.conv(x)
def get_sinc_filter(self, kernel_size, sample_rate, in_channels, out_channels):
cutoff = 0.5 * sample_rate
filter_range = torch.arange(-(kernel_size - 1) // 2, (kernel_size - 1) // 2 + 1, dtype=torch.float32) / sample_rate
filter_range = filter_range.view(1, -1, 1)
filters = torch.sin(2 * cutoff * filter_range) / (2 * cutoff * filter_range)
filters[:, (kernel_size - 1) // 2] = 1
filters = filters.view(kernel_size, 1, in_channels, out_channels)
return filters
```
这个 Sinc 卷积层接受四个参数:
- `in_channels`:输入信号的通道数。
- `out_channels`:输出信号的通道数。
- `kernel_size`:卷积核的大小。
- `sample_rate`:信号的采样率。
在 `__init__` 方法中,我们首先对卷积核的大小进行了处理,确保它是奇数。然后计算了 padding 的大小,并定义了一个普通的卷积层 `self.conv`,它的权重初始化为 Sinc 滤波器。
在 `forward` 方法中,我们直接调用普通卷积层的前向函数。
最后,在 `get_sinc_filter` 方法中,我们计算了 Sinc 滤波器的权重。具体来说,我们首先根据采样率和卷积核大小计算出滤波器的范围,然后计算出每个位置处的 Sinc 值,并将中心位置处的值设为 1。最后将所有 Sinc 值组合成一个卷积核,返回。
使用时,可以像使用普通卷积层一样使用 Sinc 卷积层:
```python
sinc_conv = SincConv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=31, sample_rate=16000)
x = torch.randn(1, 1, 16000)
y = sinc_conv(x)
print(y.shape) # torch.Size([1, 16, 16000])
```
这里定义了一个输入信号 `x`,它的形状为 `(1, 1, 16000)`,表示只有一个通道,采样率为 16000,长度为 16000。然后定义了一个 Sinc 卷积层,它将输入信号从 1 个通道变成了 16 个通道,卷积核大小为 31,采样率为 16000。最后将输入信号送入 Sinc 卷积层中进行处理,得到了输出信号 `y`,它的形状为 `(1, 16, 16000)`。