[torch 参数更多 ]torch.stft¶

torch.stft¶

torch.stft(input,
           n_fft,
           hop_length=None,
           win_length=None,
           window=None,
           center=True,
           pad_mode='reflect',
           normalized=False,
           onesided=None,
           return_complex=None)

paddle.signal.stft¶

paddle.signal.stft(x,
                   n_fft,
                   hop_length=None,
                   win_length=None,
                   window=None,
                   center=True,
                   pad_mode='reflect',
                   normalized=False,
                   onesided=True,
                   name=None)

其中 Pytorch 相比 Paddle 支持更多其他参数，具体如下：

参数映射¶

| PyTorch | PaddlePaddle | 备注 | | ————- | ———— | —————————————————— | | input | x | 输入的数据，是维度为 1D 或者 2D 的 Tensor， 数据类型可为复数（复信号），仅参数名不同。 | | n_fft | n_fft | 离散傅里叶变换的样本点个数，参数名相同。 | | hop_length | hop_length | 对输入分帧时，相邻两帧偏移的样本点个数。默认为 None（为 n_ff/4）， 参数名相同。 | | win_length | win_length | 信号窗的长度。默认为 None（为 n_fft），参数名相同。 | | window | window | 维度为 1D 长度为 win_length 的 Tensor，数据类型可为复数。默认为 None，参数名相同。 | | center | center | 选择是否将输入信号进行补长。默认为 True，参数名相同。 | | pad_mode | pad_mode | 当 center 为 True 时，确定 padding 的模式 ，参数名相同。 | | normalized | normalized | 是否将傅里叶变换的结果乘以值为 1/sqrt(n) 的缩放系数，参数名相同。 | | onesided | onesided | 当输入为实信号时，选择是否只返回傅里叶变换结果的一半的频点值，如果输入的信号或者窗函数的 数据类型是复数，则此时不能设置为 True。默认为 True，参数名相同。 | | return_complex| - | 表示当输入为复数时，是否以复数形式返回，还是将实部与虚部分开以实数形式返回。Paddle 目前只支持返回复数，分开返回实部与虚部的情况，需要使用 as_real 进行转写。 |

转写示例¶

# Pytorch 写法
y = torch.stft(input, n_fft=512, return_complex=False)

# Paddle 写法
y = paddle.as_real(paddle.stft(input, n_fft=512))