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`。

相关问题

结合之前几段代码，解释adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]* freqs[np.newaxis, :])

在这段代码中，首先使用了之前处理得到的pitch_freqs_smoothed数组，这个数组包含了每一帧的基频对应的频率，然后使用了numpy的广播机制，将其转化为一个二维数组，其中每一行都是pitch_freqs_smoothed数组。另外，使用了freqs数组，这个数组包含了每一个FFT bin的分辨率，即每个bin对应的频率值，它是一个一维数组。

接下来，对于每一帧，在每个FFT bin的位置上，乘以一个复数值，这个复数值的实部是1，虚部是2π乘以相应的频率值，这个频率值是pitch_freqs_smoothed数组中对应帧的值。这个复数可以看作是一个旋转因子，它的幅度为1，相位随着频率的变化而变化，这个过程可以看作是在对FFT frame做频率变换。最后，将经过变换的FFT frame乘以mag_frames，这个mag_frames是之前计算得到的原始FFT frame的幅度信息，这样可以得到经过调整的FFT frame，其中包含了音高的信息。

AttributeError: module 'keras.metrics' has no attribute 'adjusted_rand_score'

在Keras中，`adjusted_rand_score`不是`keras.metrics`模块的属性。`adjusted_rand_score`是一个用于计算聚类算法性能的指标，通常在`sklearn.metrics`模块中使用。

如果你想在Keras中使用`adjusted_rand_score`，你需要导入`sklearn.metrics`模块，并使用它来计算聚类算法的性能。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import adjusted_rand_score
# 假设你有两个聚类结果的标签
labels_true = [0, 0, 1, 1, 2, 2]
labels_pred = [0, 0, 1, 1, 3, 3]

# 计算adjusted_rand_score
score = adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred)
print("Adjusted Rand Score:", score)