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kongdeqiang

2026-03-13 28ccfbfc51068a663a80764e14074df5edf2b5ba

 funasr/frontends/eend_ola_feature.py

@@ -13,7 +13,7 @@
    sr = 8000
    n_mels = 23
    mel_basis = librosa.filters.mel(sr, n_fft, n_mels)
    Y = np.dot(Y ** 2, mel_basis.T)
    Y = np.dot(Y**2, mel_basis.T)
    Y = np.log10(np.maximum(Y, 1e-10))
    mean = np.mean(Y, axis=0)
    Y = Y - mean
@@ -27,25 +27,21 @@


def splice(Y, context_size=0):
    Y_pad = np.pad(
        Y,
        [(context_size, context_size), (0, 0)],
        'constant')
    Y_pad = np.pad(Y, [(context_size, context_size), (0, 0)], "constant")
    Y_spliced = np.lib.stride_tricks.as_strided(
        np.ascontiguousarray(Y_pad),
        (Y.shape[0], Y.shape[1] * (2 * context_size + 1)),
        (Y.itemsize * Y.shape[1], Y.itemsize), writeable=False)
        (Y.itemsize * Y.shape[1], Y.itemsize),
        writeable=False,
    )
    return Y_spliced


def stft(
        data,
        frame_size=1024,
        frame_shift=256):
def stft(data, frame_size=1024, frame_shift=256):
    fft_size = 1 << (frame_size - 1).bit_length()
    if len(data) % frame_shift == 0:
        return librosa.stft(data, n_fft=fft_size, win_length=frame_size,
                            hop_length=frame_shift).T[:-1]
        return librosa.stft(data, n_fft=fft_size, win_length=frame_size, hop_length=frame_shift).T[
            :-1
        ]
    else:
        return librosa.stft(data, n_fft=fft_size, win_length=frame_size,
                            hop_length=frame_shift).T
        return librosa.stft(data, n_fft=fft_size, win_length=frame_size, hop_length=frame_shift).T