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。對於最後一個維度很大的輸入，此函數通常比 convolve() 快得多。請注意，與實際應用有效互相關運算符的 torch.nn.functional.conv1d() 相反，此函數應用真正的卷積運算符。另請注意，此函數只能輸出浮點張量（整數張量輸入將被轉換為浮點數）。

參數:

• 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)（前導維度必須可與 x 的維度進行廣播）。

• mode (str, 可選) –

  必須是 (“full”, “valid”, “same”) 之一。

  • “full”：傳回完整的卷積結果，形狀為 (…, N + M - 1)。（預設）

  • “valid”：傳回完整卷積結果的片段，對應於兩個輸入完全重疊的位置，形狀為 (…, max(N, M) - min(N, M) + 1)。

  • “same”：傳回完整卷積結果的中心片段，形狀為 (…, N)。

回傳:

卷積 x 和 y 的結果，形狀為 (…, L)，其中前導維度與 x 的維度匹配，而 L 由 mode 決定。

回傳類型:

torch.Tensor

使用 fftconvolve 的教學文件

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