mindspore.dataset.audio.InverseSpectrogram
- class mindspore.dataset.audio.InverseSpectrogram(length=None, n_fft=400, win_length=None, hop_length=None, pad=0, window=WindowType.HANN, normalized=False, center=True, pad_mode=BorderType.REFLECT, onesided=True)[源代码]
计算输入频谱的反向频谱，以恢复原始音频信号。
- 参数：
length (int, 可选) - 波形的输出长度，必须是非负数。默认值：
None，表示输出整个波形。n_fft (int, 可选) - FFT的大小，创建 n_FFT//2+1 个频段，应该大于0。默认值：
400。win_length (int, 可选) - 窗口大小，应该大于0。默认值：
None，将被设为 n_fft 。hop_length (int, 可选) - STFT窗口之间的跳跃长度，应该大于0。默认值：
None，将被设为 win_length // 2 。pad (int, 可选) - 信号两端的填充长度，不能小于0。默认值：
0。window (
WindowType, 可选) - 作用于每一帧的窗口函数。默认值：WindowType.HANN。normalized (bool, 可选) - 是否在stft之后按幅度执行标准化。默认值：
False。center (bool, 可选) - 是否同时在波形两端进行填充。默认值：
True。pad_mode (
BorderType, 可选) - 控制在 center 为True时使用的填充方法，可为BorderType.REFLECT、BorderType.CONSTANT、BorderType.EDGE、BorderType.SYMMETRIC。默认值：BorderType.REFLECT。onesided (bool, 可选) - 控制是否只返回一半波形，以避免冗余。默认值：
True。
- 异常：
TypeError - 如果 length 的类型不为int。
ValueError - 如果 length 为负数。
TypeError - 如果 n_fft 的类型不为int。
ValueError - 如果 n_fft 不为正数。
TypeError - 如果 win_length 的类型不为int。
ValueError - 如果 win_length 不为正数。
TypeError - 如果 hop_length 的类型不为int。
ValueError - 如果 hop_length 不为正数。
TypeError - 如果 pad 的类型不为int。
ValueError - 如果 pad 为负数。
TypeError - 如果 window 的类型不为
mindspore.dataset.audio.WindowType。TypeError - 如果 normalized 的类型不为bool。
TypeError - 如果 center 的类型不为bool。
TypeError - 如果 pad_mode 的类型不为
mindspore.dataset.audio.BorderType。TypeError - 如果 onesided 的类型不为bool。
- 支持平台：
CPU
样例：
>>> import numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.audio as audio >>> >>> waveform = np.array([[[0.8236, 0.2049, 0.3335], [0.5933, 0.9911, 0.2482], ... [0.3007, 0.9054, 0.7598], [0.5394, 0.2842, 0.5634], [0.6363, 0.2226, 0.2288]]]) >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"]) >>> transforms = [audio.InverseSpectrogram(1, 400, 400, 200)] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])
- 教程样例：