torchaudio.functional.add_noise¶
- torchaudio.functional.add_noise(waveform: Tensor, noise: Tensor, snr: Tensor, lengths: Optional[Tensor] = None) Tensor[原始碼]¶
根據信噪比縮放並向波形新增噪聲。
具體來說，對於每一對波形向量 \(x \in \mathbb{R}^L\) 和噪聲向量 \(n \in \mathbb{R}^L\)，函式計算輸出 \(y\) 為
\[y = x + a n \, \text{,} \]其中
\[a = \sqrt{ \frac{ ||x||_{2}^{2} }{ ||n||_{2}^{2} } \cdot 10^{-\frac{\text{SNR}}{10}} } \, \text{,} \]其中 \(\text{SNR}\) 是 \(x\) 和 \(n\) 之間期望的信噪比（單位：dB）。
請注意，此函式在輸入中廣播單例前導維度，其方式與上述公式和 PyTorch 的廣播語義一致。
- 引數：
waveform (torch.Tensor) – 輸入波形，形狀為 \((…, L)\)。
noise (torch.Tensor) – 噪聲，形狀為 \((…, L)\)（與
waveform形狀相同）。snr (torch.Tensor) – 信噪比（單位：dB），形狀為 \((…,)\)。
lengths (torch.Tensor 或 None, 可選) –
waveform和noise中訊號的有效長度，形狀為 \((…,)\)（前導維度必須與waveform匹配）。如果為None，則waveform和noise中的所有元素都被視為有效。（預設值：None）
- 返回：
將
noise縮放後新增到waveform的結果，形狀為 \((…, L)\)（與waveform形狀相同）。- 返回型別：
- 使用
add_noise的教程
