所以我只需要将adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis] * freqs[np.newaxis, :])这段代码替换成pitch_freqs_smoothed = pitch_freqs_smoothed[:, np.newaxis]pitch_freqs_smoothed = np.tile(pitch_freqs_smoothed, (1, mag_frames.shape[1]))adjusted_fft_frames = mag_frames * np.exp(1j * 2 * np.pi * pitch_freqs_smoothed * freqs[np.newaxis, :])就行了吗

在这段代码中，首先使用了之前处理得到的pitch_freqs_smoothed数组，这个数组包含了每一帧的基频对应的频率，然后使用了numpy的广播机制，将其转化为一个二维数组，其中每一行都是pitch_freqs_smoothed数组。另外，使用了freqs数组，这个数组包含了每一个FFT bin的分辨率，即每个bin对应的频率值，它是一个一维数组。 接下来，对于每一帧，在每个FFT bin的位置上，乘以一个复数值，这个复数值的实部是1，虚部是2π乘以相应的频率值，这个频率值是pitch_freqs_smoothed数组中对应帧的值。这个复数可以看作是一个旋转因子，它的幅度为1，相位随着频率的变化而变化，这个过程可以看作是在对FFT frame做频率变换。最后，将经过变换的FFT frame乘以mag_frames，这个mag_frames是之前计算得到的原始FFT frame的幅度信息，这样可以得到经过调整的FFT frame，其中包含了音高的信息。

从错误信息来看，问题是出现在 `fit` 函数中的矩阵乘法操作： ```python self.Xs_new = np.dot(Xs_centered, W) ``` 这里出现了维度不匹配的问题 (`shapes (144,3000) and (144,3000)` 不对齐)，即 `(Xs_centered.shape[1] != W.shape[0])`。 ### 错误原因分析 在代码中： 1. **计算协方差矩阵** ```python C_s = np.cov(Xs_centered.T) / ns C_t = np.cov(Xt_centered.T) / nt ``` 这里的协方差矩阵大小为 `[特征数, 特征数]`，假设原始数据有 3000 维，则这两个矩阵均为 `(3000, 3000)` 的形状。 2. **求逆平方根矩阵** ```python Cs_inv_sqrt = invsqrt(C_s + self.lambd * np.eye(len(Z_mean))) Ct_inv_sqrt = invsqrt(C_t + self.lambd * np.eye(len(Z_mean))) ``` 结果仍是 `(3000, 3000)` 形状的矩阵。 3. **奇异值分解(SVD)** ```python M = np.dot(Cs_inv_sqrt, Ct_inv_sqrt).T U, S, V = np.linalg.svd(M[:ns], full_matrices=False) ``` 此处提取了前 `n_components` 个主成分，并构建转换矩阵 `W`。理论上 `U`, `S`, 和 `V` 应该对应于输入矩阵的降维结果，但由于切片操作可能导致意外的结果。 4. **最终矩阵相乘** 转换后的投影矩阵 `W` 可能是 `(k, d)` 行列式（其中 k=n_components），而此时的数据中心化矩阵仍保持原特征维度 `(N,d)`，因此无法直接点乘。 --- ### 解决方案 检查以下几个地方并调整代码逻辑: #### 检查步骤一：确认 `M` 矩阵是否按预期生成 需要确保 `Cs_inv_sqrt` 和 `Ct_inv_sqrt` 相互作用后仍然保留正确的尺寸，例如通过打印调试或断言： ```python assert Cs_inv_sqrt.shape == (Z_mean.size, Z_mean.size) assert Ct_inv_sqrt.shape == (Z_mean.size, Z_mean.size) ``` 并且明确 `np.dot()` 后转置操作的意义为何？ #### 修改二：修正 `svd` 切片及 `W` 构建过程 当前 `W` 计算涉及部分截取： ```python W = np.dot(U[:, :self.n_components], V[:self.n_components]) ``` 此行可能存在问题；推荐改为标准形式： ```python W = U[:, :self.n_components] ``` 同时保证后续应用时满足条件 `dot(X,W)` 中两者的 shape 匹配规则。 --- 最后完整修复版本如下所示： ```python def fit(self, Xs, Xt, ys): ... # Fix for matrix multiplication mismatch by proper handling dimensions. U, _, VT = svds(M, k=self.n_components) # Only keep top-k singular values/vectors W = U @ VT # Combine left/right vectors to form final transformation ... # Ensure correct dot product sizes throughout. return self # Proceed normally with adjusted transformations... ```