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mindspore.dataset.audio.GriffinLim
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.. py:class:: mindspore.dataset.audio.GriffinLim(n_fft=400, n_iter=32, win_length=None, hop_length=None, window_type=WindowType.HANN, power=2.0, momentum=0.99, length=None, rand_init=True)
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使用Griffin-Lim算法从线性幅度频谱图中计算信号波形。
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有关Griffin-Lim算法更多的描述，详见论文 `A fast Griffin-Lim algorithm <https://doi.org/10.1109/WASPAA.2013.6701851>`_
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与 `Signal estimation from modified short-time Fourier transform <https://doi.org/10.1109/ICASSP.1983.1172092>`_ 。
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参数：
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- **n_fft** (int, 可选) - FFT的长度。默认值：400。
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- **n_iter** (int, 可选) - 相位恢复的迭代次数。默认值：32。
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- **win_length** (int, 可选) - GriffinLim的窗口大小。默认值：None，将设置为 `n_fft` 的值。
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- **hop_length** (int, 可选) - STFT窗口之间的跳数长度。默认值：None，将设置为 `win_length//2` 。
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- **window_type** (WindowType, 可选) - GriffinLim的窗口类型，可以是WindowType.BARTLETT，
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WindowType.BLACKMAN，WindowType.HAMMING，WindowType.HANN或WindowType.KAISER。
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默认值：WindowType.HANN，目前macOS上不支持kaiser窗口。
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- **power** (float, 可选) - 幅度谱图的指数。默认值：2.0。
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- **momentum** (float, 可选) - 快速Griffin-Lim的动量。默认值：0.99。
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- **length** (int, 可选) - 预期输出波形的长度。默认值：None，将设置为stft矩阵的最后一个维度的值。
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- **rand_init** (bool, 可选) - 随机相位初始化或全零相位初始化标志。默认值：True。
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异常：
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- **RuntimeError** - 当 `n_fft` 指定的FFT长度不小于 `length` 指定的输出波形长度。
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- **RuntimeError** - 当 `win_length` 指定的窗口长度不小于 `n_fft` 指定的FFT长度。
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