torchaudio.prototype.functional.barkscale_fbanks

torchaudio.prototype.functional.barkscale_fbanks(n_freqs: int, f_min: float, f_max: float, n_barks: int, sample_rate: int, bark_scale: str = 'traunmuller') → Tensor

已弃用

警告

此函数已被弃用。它将在 2.9 版本中被移除。此弃用是作为将 TorchAudio 迁移到维护阶段的大型重构工作的一部分。有关更多信息，请参阅 https://github.com/pytorch/audio/issues/3902。

创建频率bin转换矩阵。

参数

• n_freqs (int) – 要突出显示/应用的频率数量

• f_min (float) – 最小频率 (Hz)

• f_max (float) – 最大频率 (Hz)

• n_barks (int) – 梅尔滤波器组的数量

• sample_rate (int) – 音频波形的采样率

• bark_scale (str, 可选) – 要使用的尺度：traunmuller、``schroeder`` 或 wang。(默认：traunmuller)

返回

大小为（n_freqs, n_barks）的三角形滤波器组（fb 矩阵），表示要突出显示/应用的频率数量，乘以滤波器组的数量。每一列是一个滤波器组，因此假设有一个大小为（…，n_freqs）的矩阵 A，应用结果将是 A * barkscale_fbanks(A.size(-1), ...)。

返回类型

torch.Tensor