pytorch 如何使用torchaudio反转梅尔谱图并获得音频波形？

llycmphe 于 2023-03-18 发布在其他

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我有一个MelSpectrogram生成自：

eval_seq_specgram = torchaudio.transforms.MelSpectrogram(sample_rate=sample_rate, n_fft=256)(eval_audio_data).transpose(1, 2)

因此eval_seq_specgram现在具有torch.Size([1, 128, 499])的size，其中499是时间步长数，128是n_mels。
我想把它取反，所以我想使用GriffinLim，但在此之前，我想我需要把melscale取反，所以我有：

inverse_mel_pred = torchaudio.transforms.InverseMelScale(sample_rate=sample_rate, n_stft=256)(eval_seq_specgram)

inverse_mel_pred具有torch.Size([1, 256, 499])的size
然后我尝试使用GriffinLim：

pred_audio = torchaudio.transforms.GriffinLim(n_fft=256)(inverse_mel_pred)

但我得到一个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "evaluate_spect.py", line 63, in <module>
    main()
  File "evaluate_spect.py", line 51, in main
    pred_audio = torchaudio.transforms.GriffinLim(n_fft=256)(inverse_mel_pred)
  File "/home/shamoon/.local/share/virtualenvs/speech-reconstruction-7HMT9fTW/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/home/shamoon/.local/share/virtualenvs/speech-reconstruction-7HMT9fTW/lib/python3.8/site-packages/torchaudio/transforms.py", line 169, in forward
    return F.griffinlim(specgram, self.window, self.n_fft, self.hop_length, self.win_length, self.power,
  File "/home/shamoon/.local/share/virtualenvs/speech-reconstruction-7HMT9fTW/lib/python3.8/site-packages/torchaudio/functional.py", line 179, in griffinlim
    inverse = torch.istft(specgram * angles,
RuntimeError: The size of tensor a (256) must match the size of tensor b (129) at non-singleton dimension 1

不知道我做错了什么或如何解决这个问题。

pytorch

来源：https://stackoverflow.com/questions/64809370/how-can-i-invert-a-melspectrogram-with-torchaudio-and-get-an-audio-waveform

4条答案

按热度按时间

eit6fx6z1#

通过查看文档并对colab进行快速测试，可以看出：
1.创建 n_ftt = 256的梅尔谱图时，将生成256/2+1 = 129个箱
1.同时，InverseMelScale将名为n_stft的参数作为输入，该参数表示bin的数量（因此在您的情况下应设置为129）
顺便说一句，我不明白为什么需要转置调用，因为根据文档和我的测试

waveform, sample_rate = torchaudio.load('test.wav')
mel_specgram = transforms.MelSpectrogram(sample_rate)(waveform)  # (channel, n_mels, time)

已返回（通道、n_mels、时间）Tensor，而InverseMelScale需要形状的Tensor（...、n_mels、时间）

赞(0）回复(0）举报 2023-03-18

7kqas0il2#

只是从看 Torch 文件。
Griffith重建的输入形状应为
这里freq是n_fft/2 + 1（假定它省略了负频率）。
因此，如果执行256 FFT，则inverse_mel_pred的形状应为[1,129,499]，而不是[1,256,499]。要获得此形状，只需忽略inverse_mel_pred中每个谱图的所有负频率单元。我不使用Torch，但是通常仓从负频率到正频率排序（Torch的实用程序只是其他工具的 Package 器，所以我相当肯定它也是这样做的）。因此，要获得所需的形状：
inverse_mel_pred = inverse_mel_pred[:,128::,:]
然后像之前一样将其传递给GriffinLim。
我可能会关闭了一个左右，在上面的行，所以请确保形状是正确的。

赞(0）回复(0）举报 2023-03-18

zz2j4svz3#

输入：
specgram（Tensor）的形状为(…, freq, frames)，其中freq为n_fft // 2 + 1
因此，如果inverse_mel_pred的大小为torch.Size（[1，256，499]），则n_fft应该为（256 - 1）* 2 =510

赞(0）回复(0）举报 2023-03-18

agxfikkp4#

仅用于历史，完整代码：

import torch
import torchaudio
import IPython

waveform, sample_rate = torchaudio.load("wavs/LJ030-0196.wav", normalize=True)

n_fft = 256

n_stft = int((n_fft//2) + 1)
transofrm = torchaudio.transforms.MelSpectrogram(sample_rate, n_fft=n_fft)
invers_transform = torchaudio.transforms.InverseMelScale(sample_rate=sample_rate, n_stft=n_stft)
grifflim_transform = torchaudio.transforms.GriffinLim(n_fft=n_fft)

mel_specgram = transofrm(waveform)
inverse_waveform = invers_transform(mel_specgram)
pseudo_waveform = grifflim_transform(inverse_waveform)

还有
x一个一个一个一个x一个一个二个x

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