[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)

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），仅参数名不一致。
n_fft n_fft 离散傅里叶变换的样本点个数。
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）。
win_length win_length 信号窗的长度。默认为 None（为 n_fft）。
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。
center center 选择是否将输入信号进行补长。默认为 True。
pad_mode pad_mode 当 center 为 True 时，确定 padding 的模式。
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。
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。
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

return_complex：是否返回复数

# 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))