mindspore.dataset.audio.Filtfilt

class mindspore.dataset.audio.Filtfilt(a_coeffs, b_coeffs, clamp=True)[源代码]

对音频波形施加正反向IIR滤波。

参数：

  • a_coeffs (Sequence[float]) - 不同维度的差分方程分母系数。低维的延迟系数在前，例如[a0, a1, a2, …]。 序列长度必须与 b_coeffs 相同（根据需要填充0值）。

  • b_coeffs (Sequence[float]) - 不同维度的差分方程分子系数。低维的延迟系数在前，例如[b0, b1, b2, …]。 序列长度必须与 a_coeffs 相同（根据需要填充0值）。

  • clamp (bool, 可选) - 如果为True，将输出信号截断在[-1, 1]范围内。默认值：True。

异常：

  • TypeError - 当 a_coeffs 的类型不为Sequence[float]。

  • TypeError - 当 b_coeffs 的类型不为Sequence[float]。

  • ValueError - 当 a_coeffs 与 b_coeffs 维度不同。

  • TypeError - 当 clamp 的类型不为bool。

  • RuntimeError - 当输入音频的shape不为<…, time>。

样例：

>>> import numpy as np
>>>
>>> waveform = np.array([[2.716064453125e-03, 6.34765625e-03], [9.246826171875e-03, 1.0894775390625e-02]])
>>> a_coeffs = [0.1, 0.2, 0.3]
>>> b_coeffs = [0.1, 0.2, 0.3]
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.Filtfilt(a_coeffs, b_coeffs)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])