torchaudio.functional.fftconvolve

torchaudio.functional.fftconvolve(x: Tensor, y: Tensor, mode: str = 'full') → Tensor

使用 FFT 沿著輸入的最後一個維度進行卷積。對於最後一個維度較大的輸入，此函式通常比 convolve() 快得多。請注意，與 torch.nn.functional.conv1d()（它實際應用的是有效的互相關運算）不同，此函式應用的是真正的卷積運算。另請注意，此函式只能輸出浮點張量（整數張量輸入將被轉換為浮點型）。

引數:

• x (torch.Tensor) – 第一個卷積運算元，形狀為 (…, N)。

• y (torch.Tensor) – 第二個卷積運算元，形狀為 (…, M)（領先維度必須與 x 的領先維度可廣播）。

• mode (str, 可選) –

  必須是 (“full”, “valid”, “same”) 之一。

  • ”full”: 返回完整卷積結果，形狀為 (…, N + M - 1)。（預設）

  • ”valid”: 返回完整卷積結果中對應於兩個輸入完全重疊部分的片段，形狀為 (…, max(N, M) - min(N, M) + 1)。

  • ”same”: 返回完整卷積結果的中心片段，形狀為 (…, N)。

返回:

x 和 y 的卷積結果，形狀為 (…, L)，其中領先維度與 x 的領先維度匹配，且 L 由 mode 決定。

返回型別:

torch.Tensor

使用 fftconvolve 的教程

音訊資料增強

音訊資料增強