基于CANN的ops-signal仓库实现AIGC音频生成中的动态窗函数融合优化——从STFT预处理到端到端低延迟合成在当前AIGC技术快速渗透语音合成、音乐生成与声音设计领域的背景下,频域信号处理已成为构建高质量音频模型的核心环节。短时傅里叶变换(STFT)作为连接时域与频域的桥梁,被广泛应用于Tacotron、DiffSinger等声学模型中。然而,传统实现中窗函数加载、分帧拼接与频谱计算常被拆分为多个独立操作,带来显著的Kernel启动开销与显存访问延迟。本文将以CANN开源生态中尚未被充分关注但极具工程价值的 ops-signal 仓库为切入点,深入剖析其底层信号处理机制,并结合高采样率语音合成任务,实战构建一个