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。

RI = [***.***.***.***.***.***.***.**]; % 平均随机一致性指标RI

### 平均随机一致性指标RI的定义

平均随机一致性指标(RI)，也称为Rand Index，在聚类分析中用于衡量两个数据集划分的一致性。该指数考虑了所有样本对，并计算这些样本对在同一簇内或不同簇中的匹配程度。具体来说，对于给定的数据集合 \( S \) 和两种不同的聚类结果 \( A \) 和 \( B \)，RI通过下述公式来量化两者之间的相似度：

\[ RI = \frac{a + d}{\binom{n}{2}} \]

其中，
- \( a \) 表示在A和B中都处于同一簇内的对象对数量；
- \( d \) 是指那些既不在A也不在B同一个簇里的对象对数目；
- \( n \) 代表总的对象数。

为了调整偶然因素的影响，通常会引入Adjusted Rand Index(ARI)[^1]，它修正了由于随机分配而导致的高分情况。

### 使用MATLAB实现RI计算

下面是一个简单的MATLAB函数用来计算两个标签向量间的RI值:

function ri = rand_index(labels_true, labels_pred)
    % 计算Rand Index
    N = length(labels_true);
    
    agree_same_cluster = sum(arrayfun(@(i,j)(labels_true(i)==labels_true(j))==(labels_pred(i)==labels_pred(j)), ...
        repmat((1:N)',N,1),repmat(1:N,N,1)));
        
    total_pairs = combnk(N,2); % 总共可能的对象对
    
    ri = agree_same_cluster / total_pairs;
end

此代码片段接受真实的类别标签 `labels_true` 和预测得到的类别标签 `labels_pred`作为输入参数，并返回它们之间的一致性得分ri。注意这里使用了组合数(combnk)来表示总的成对比较次数。