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

这是一个名为 `stft` 的函数，它执行短时傅里叶变换（STFT）来将音频波形转换为频谱图。

该函数接受一个名为 `wave` 的输入参数，它是一个音频波形。该波形可以是多通道的，每个通道的数据存储在最后一个维度上。

以下是函数的实现步骤：

1. 将输入的音频波形转换为Fortran格式的数组，以确保按列为主序存储。
2. 定义一个汉宁窗口，用于在进行STFT时加窗。
3. 获取音频波形的通道数。
4. 对每个通道进行以下操作：
- 获取当前通道的数据。
- 使用给定的帧长度、帧移、窗口函数等参数进行STFT计算，得到频谱图。
- 将频谱图进行转置并添加一个额外的维度，以便与其他通道对应。
- 将结果添加到结果列表中。
5. 将所有通道的结果在最后一个维度上进行拼接。
6. 返回拼接后的结果。

请注意，这段代码中使用了一些函数和库，如 `np.asfortranarray`、`hann` 和 `stft`。如果你需要运行此代码，请确保导入相应的库和定义这些函数。

x = self.Stft(x, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.hop_length, win_length=self.window_length, return_complex=False)[:, :-1, :, :]

This code snippet appears to be using the STFT (Short-Time Fourier Transform) method to compute the spectrogram of some audio signal represented by `x`.

The input `x` is first passed through the `Stft` method, which likely computes the STFT of the input signal using the specified parameters such as `n_fft`, `hop_length`, and `win_length`. The resulting spectrogram is then sliced using `[:, :-1, :, :]`, which selects all time steps except the last one, and all frequencies and channels. The reason for excluding the last time step is unclear without more context.

The `return_complex` parameter suggests that the STFT may be computed using complex values, though this is not confirmed without seeing the implementation of the `Stft` method.