FFTConvolve

class torchaudio.transforms.FFTConvolve(mode: str = 'full')

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，此模組通常比 Convolve 快得多。請注意，與實際應用有效互相關運算子的 torch.nn.Conv1d 相反，此模組應用真正的卷積運算子。另請注意，此模組只能輸出浮點張量（整數張量輸入將被轉換為浮點數）。

參數:

mode (str, optional) –

必須是 (“full”, “valid”, “same”) 之一。

• “full”：傳回完整的卷積結果，形狀為 (…, N + M - 1)，其中 N 和 M 是兩個輸入的尾部維度。（預設）

• “valid”：傳回完整卷積結果的區段，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區段，形狀為 (…, N)。

forward(x: Tensor, y: Tensor) → Tensor

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 的維度廣播）。

傳回:

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。

傳回類型:

torch.Tensor