self.stft = STFT(frame_length, frame_step)

时间: 2024-04-16 13:25:09 浏览: 153
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stft_rect.rar_computes the stft _stft_stft matlab

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。
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在压缩包中的STFT.java文件很可能是实现STFT算法的Java代码，包括了上述步骤的实现。通过阅读和理解这个文件，可以学习到如何在实际项目中运用STFT进行信号分析和故障诊断。在实际应用中，可能还需要结合其他的...

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

- 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, ...

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

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 ...

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)。请给出详细解释和注释

接着，使用 librosa 库中的 stft 函数计算音频信号的 STFT，其中 n_fft、win_length 和 hop_length 分别表示 FFT 大小、窗口长度和帧移长度。最后，从 STFT 结果中提取幅度谱和相位谱，并将其转置后返回。 ...

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

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...

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上降噪信号。具体来说，该网络的输入是含有噪声的干净音频信号，经过...

解释代码：class SpectrogramReader(object): """ Wrapper for short-time fourier transform of dataset """ def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict))) def __len__(self): return len(self.wave_dict) def __contains__(self, key): return key in self.wave_dict # stft def _load(self, key): return stft(self.wave_dict[key], **self.stft_kwargs) # sequential index def __iter__(self): for key in self.wave_dict: yield key, self._load(key) # random index def __getitem__(self, key): if key not in self.wave_dict: raise KeyError("Could not find utterance {}".format(key)) return self._load(key)

这段代码定义了一个类 SpectrogramReader，它是一个用于数据集的短时傅里叶变换的包装器。在初始化时，需要传入一个音频文件列表（wave_scp）和其他参数（**kwargs），在构造函数中会检查文件列表是否存在，然后解析...

修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址：{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)

spec = np.abs(librosa.stft(frame)) freqs = librosa.fft_frequencies(sr=RATE, n_fft=CHUNK) # 找到频率范围内的能量最大的频率 male_energy = np.sum(spec[(freqs >= 85) & (freqs <= 180)]) female_energy ...

# Audio num_mels = 80 # num_freq = 1024 n_fft = 2048 sample_rate = 16000 # preemphasis = 0.97 frame_shift = 0.0125 # seconds frame_length = 0.05 # seconds hop_length = int(sample_rate * frame_shift) # samples. win_length = int(sample_rate * frame_lengt

h) # samples. hop_length 和 win_length 用于计算短时傅里叶变换（STFT）的窗口大小和帧移，以便将音频信号转换为时频图。n_fft 是 STFT 的傅里叶变换点数...frame_shift 和 frame_length 是以秒为单位的帧移和帧长。
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程序给出了三种窗函数的短时傅里叶计算方法，已经尝试过，程序是可以运行的。
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stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True)

其中，参数 audio_samples 是输入的音频信号，n_fft 表示 STFT 的窗口大小（即傅里叶变换所使用的样本数），win_length 表示窗口的长度，hop_length 表示相邻两个窗口之间的距离（即帧移），center 表示是否将窗口的...

data = pd.read_excel('D:\破岩平台\振动\数据处理\Z40-1-1\Z40-1-1-1.xlsx') class FeatureExtra(): def __init__(self, signal, fs): # 带多参数，创建类中的函数，也叫方法 self.signal = signal.values self.fs = fs self.Ssignal = signal

f, t, Zxx = signal.stft(self.signal, self.fs, nperseg=1000) self.Ssignal = np.abs(Zxx) 这里使用了scipy库中的stft函数对信号进行短时傅里叶变换，并取其幅值作为特征。你可以根据具体需求选择不同的...

def stft( y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window="hann", center=True, dtype=None, pad_mode="reflect", ):

这是一个用于计算短时傅里叶变换（STFT）的函数 stft。下面是对函数参数的解释： - y：输入的音频波形数据。 - n_fft：FFT窗口大小，默认为2048。它决定了STFT的频率分辨率，通常设置为2的幂次方。 - hop_...

% 加载语音文件 [x, fs] = audioread('example.wav'); % 设置帧长、帧移、窗函数 frame_len = 256; % 帧长，单位为采样点 frame_shift = 128; % 帧移，单位为采样点 win_rect = rectwin(frame_len); % 矩形窗 win_hamming = hamming(frame_len); % 汉明窗 % 计算帧数 num_frames = fix((length(x) - frame_len) / frame_shift) + 1; % 初始化时域波形和短时频谱 waveform_rect = zeros(length(x), 1); waveform_hamming = zeros(length(x), 1); spec_rect = zeros(frame_len/2+1, num_frames); spec_hamming = zeros(frame_len/2+1, num_frames); % 分帧、加窗、计算短时傅里叶变换 for i = 0:num_frames-1 index = i * frame_shift + 1; frame = x(index:index+frame_len-1); % 加矩形窗的时域波形 waveform_rect(index:index+frame_len-1) = waveform_rect(index:index+frame_len-1) + (frame .* win_rect); % 加汉明窗的时域波形 waveform_hamming(index:index+frame_len-1) = waveform_hamming(index:index+frame_len-1) + (frame .* win_hamming); % 短时傅里叶变换 spec_rect(:, i+1) = abs(fft(frame .* win_rect, frame_len)).^2 / frame_len; spec_hamming(:, i+1) = abs(fft(frame .* win_hamming, frame_len)).^2 / frame_len; end % 画出时域波形和短时频谱 figure; subplot(2,2,1); plot(x); title('原始信号'); subplot(2,2,2); plot(waveform_rect); title('加矩形窗的时域波形'); subplot(2,2,3); imagesc(spec_rect); axis xy; colormap jet; title('加矩形窗的短时频谱'); subplot(2,2,4); imagesc(spec_hamming); axis xy; colormap jet; title('加汉明窗的短时频谱');改进代码

这段代码实现了短时傅里叶变换（STFT）的过程，但是存在一些改进的空间。以下是一些可能的改进点： 1. 对于帧长和帧移的选择，可以根据具体应用场景进行调整。较短的帧长可以提高时间分辨率，但会降低频率分辨率，...
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