self.stft = STFT(frame_length, frame_step)

根据代码，这行代码的作用是创建一个名为 `stft` 的实例，类型为 `STFT`。根据命名，可以推测该实例是用于进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）的操作。

`STFT` 是一个自定义的类，可能封装了一系列用于计算 STFT 的函数和方法。STFT 是一种常用的信号处理技术，用于将时域信号转换为频谱图，以便分析信号的频域特性。它将信号分割成多个小片段，并对每个片段进行傅里叶变换，得到该片段的频谱信息。

根据代码中的参数 `frame_length` 和 `frame_step`，可以猜测 `STFT` 类可能接受这两个参数作为构造函数的输入，用于定义每个片段的长度和相邻片段之间的间隔。

需要注意的是，该行代码只是创建了 `stft` 实例，并没有展示其具体实现细节。如果需要进一步了解 `STFT` 类的功能和实现，需要查看其定义和相关代码。

相关问题

def stft(self, wave): result = [] # 按列为主序存储，也就是按通道为主序 wave = np.asfortranarray(wave) window = hann(self.frame_length, sym=False) channels = wave.shape[-1] for c in range(channels): data = wave[..., c] spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False) spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1) result.append(spectrogram) result = np.concatenate(result, axis=-1) return result

这段代码定义了一个 `stft` 方法，用于计算音频信号的短时傅里叶变换（STFT）。下面是对该方法的解释：

- `result` 是一个空列表，用于存储每个通道的STFT结果。
- `wave` 是输入的音频波形数据。
- `wave = np.asfortranarray(wave)` 将 `wave` 转换为 Fortran 数组，以确保按列为主序存储，也就是按通道为主序。
- `window = hann(self.frame_length, sym=False)` 创建了一个长度为 `self.frame_length` 的汉宁窗口。
- `channels` 获取 `wave` 数组的最后一个维度，即通道数。
- 在一个循环中，对每个通道进行以下操作：
- `data = wave[..., c]` 提取当前通道的数据。
- `spectrogram = stft(data, n_fft=self.frame_length, hop_length=self.frame_step, window=window, center=False)` 对当前通道的数据应用 STFT，得到频谱图。
- `spectrogram = np.expand_dims(spectrogram.T, axis=-1)` 将频谱图转置，并在最后一个维度上添加一个新的维度。
- 将 `spectrogram` 添加到 `result` 列表中。
- `result = np.concatenate(result, axis=-1)` 将 `result` 列表中的所有频谱图沿最后一个维度进行连接，得到最终的结果。
- 返回最终的结果。

请注意，上述代码中的 `stft` 函数和 `hann` 函数的具体实现可能来自外部库或其他地方，因此需要确保这些函数在代码的上下文中可用。

下面给出一段代码：class AudioDataset(Dataset): def init(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def getitem(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def len(self): return len(self.train_data)。请给出详细注释

这段代码定义了一个 AudioDataset 类，继承自 PyTorch 中的 Dataset 类。主要用于处理音频数据。

class AudioDataset(Dataset):
    def __init__(self, train_data):
        self.train_data = train_data
        self.n_frames = 128

- `__init__` 方法：初始化函数，用于创建 `AudioDataset` 类的实例。传入一个 `train_data` 参数，该参数是一个列表，每个元素是一个二元组，分别表示干净音频文件路径和噪声音频文件路径。
- `train_data` 属性：将传入的训练数据存储在类的属性中。
- `n_frames` 属性：表示每个训练样本的长度，即帧数。

    def pad_zero(self, input, length):
        input_shape = input.shape
        if input_shape[0] >= length:
            return input[:length]
        if len(input_shape) == 1:
            return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0)
        if len(input_shape) == 2:
            return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0)

- `pad_zero` 方法：对输入的数据进行零填充，使其长度等于指定的长度。
- `input` 参数：输入的数据。
- `length` 参数：填充后的长度。
- `input_shape` 变量：输入数据的形状。
- 如果输入数据的长度大于等于指定长度，则直接返回原始数据。
- 如果输入数据是一维数组，则在数组末尾添加若干个零，使其长度等于指定长度。
- 如果输入数据是二维数组，则在数组末尾添加若干行零，使其行数等于指定长度。

    def __getitem__(self, index):
        t_r = self.train_data[index]
        clean_file = t_r[0]
        noise_file = t_r[1]

        wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file)
        start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1
        if start_index < 1:
            start_index = 1
        else:
            start_index = np.random.randint(start_index)
        sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)

        wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file)
        sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames)

        b_data = {
            'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude,
            'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude
        }

        return b_data

- `__getitem__` 方法：该方法用于获取指定索引的训练样本。
- `index` 参数：指定的索引。
- `t_r` 变量：获取指定索引的训练数据。
- `clean_file` 和 `noise_file` 变量：分别表示干净音频文件和噪声音频文件的路径。
- `wav_noise_magnitude` 和 `wav_noise_phase` 变量：使用 librosa 库加载噪声音频文件，并提取其短时傅里叶变换（STFT）结果的幅度和相位。
- `start_index` 变量：指定从哪个位置开始提取数据。
- 如果 `(len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1) < 1`，说明 STFT 结果的长度不足以提取 `self.n_frames` 个帧，此时将 `start_index` 设为 1。
- 否则，随机生成一个 `start_index`，使得从噪声 STFT 结果中提取的子序列长度为 `self.n_frames`。
- `sub_noise_magnitude` 变量：对从噪声 STFT 结果中提取的子序列进行零填充，使其长度等于 `self.n_frames`。
- `wav_clean_magnitude` 和 `wav_clean_phase` 变量：使用 librosa 库加载干净音频文件，并提取其 STFT 结果的幅度和相位。
- `sub_clean_magnitude` 变量：对从干净 STFT 结果中提取的子序列进行零填充，使其长度等于 `self.n_frames`。
- `b_data` 变量：将干净 STFT 结果和噪声 STFT 结果作为字典类型的训练数据返回。

    def extract_fft(self, wav_path):
        audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0]
        stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True)
        stft_magnitude = np.abs(stft_result).T
        stft_phase = np.angle(stft_result).T
        return stft_magnitude, stft_phase

- `extract_fft` 方法：该方法用于对指定的音频文件进行 STFT 变换，并返回其结果的幅度和相位。
- `wav_path` 参数：指定的音频文件路径。
- `audio_samples` 变量：使用 librosa 库加载音频文件，并获取其音频采样值。
- `stft_result` 变量：对音频采样值进行 STFT 变换，返回其结果。
- `stft_magnitude` 和 `stft_phase` 变量：分别表示 STFT 变换结果的幅度和相位。
- 返回 STFT 变换结果的幅度和相位。

    def __len__(self):
        return len(self.train_data)

- `__len__` 方法：该方法用于返回训练数据的长度，即样本数量。