for datalen_dir in ['max', 'min']: wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT) scaling_dict = sio.loadmat(scaling_path) scaling_wsjmix = scaling_dict[scaling_key] n_utt, n_srcs = scaling_wsjmix.shape scaling_noise_wham = np.zeros(n_utt) scaling_speech_wham = np.zeros(n_utt) speech_start_sample = np.zeros(n_utt) print('{} {} dataset, {} split'.format(sr_dir, datalen_dir, splt))

这段代码看起来像是在处理音频数据，可以看到其中涉及到了路径拼接、读取 mat 文件、以及对数组的操作等操作。具体来说，代码中的 for 循环是在遍历数据集的不同部分（'max' 和 'min'），然后将对应的文件路径拼接起来。接下来，代码使用 scipy 库中的 sio.loadmat() 函数读取 mat 文件，并将读取到的数据存储在 scaling_dict 变量中。然后，代码从 scaling_dict 中提取出 scaling_key 对应的值，这个值是一个矩阵，代表混合信号的缩放系数。代码接着计算了 scaling_noise_wham 和 scaling_speech_wham 两个数组，这两个数组分别代表了噪声信号和语音信号的缩放系数。最后，代码还计算了 speech_start_sample 数组，这个数组代表了每个数据段的起始样本点。整个代码段的作用是对音频数据进行一些预处理，以便后续的处理和分析。