TorchFX：基于 PyTorch 与 GPU 加速的现代音频 DSP 方法

音频信号的复杂性和实时处理需求日益增长，亟需利用图形处理单元（GPU）计算能力的优化算法。现有数字信号处理（DSP）库在提供必要效率和灵活性方面往往不足，尤其在集成人工智能（AI）模型方面。为此，我们引入TorchFX：一个基于PyTorch框架开发的GPU加速Python库，用于DSP，专为复杂音频信号处理而设计。TorchFX提供面向对象接口，模拟torchaudio的可用性，增添了用于直观滤波链串联的新颖管道运算符。该库提供了完整的有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器套件，注重多通道音频文件，从而促进DSP与AI方法的集成。我们的基准测试结果表明，TorchFX在处理多通道音频时相对于传统库如SciPy具有显著的效率优势。尽管目前在GPU兼容性方面存在局限，但持续的开发工作承诺将提供更广泛的支持和实时处理能力。TorchFX旨�为社区提供有用工具，推动DSP与GPU加速技术的创新与进步。TorchFX已公开于GitHub，地址为https://github.com/matteospanio/torchfx