stoi和pseq实现代码python
时间: 2024-05-10 07:16:43 浏览: 12
stoi 和 pseq 是 PyTorch 中常用的两个函数,可以用于将字符串转化为数字序列和将数字序列转化为字符串。
stoi 的实现代码如下:
```python
def stoi(text, vocab):
# 将字符串转换成数字序列
return [vocab[token] for token in text.split()]
```
其中,text 是要转换的字符串,vocab 是一个字典,将单词映射为数字。该函数首先将字符串按空格分割成单词,然后使用字典将单词映射为数字。
pseq 的实现代码如下:
```python
def pseq(seq, vocab):
# 将数字序列转换成字符串
return ' '.join([vocab[idx] for idx in seq])
```
其中,seq 是要转换的数字序列,vocab 是一个字典,将数字映射为单词。该函数首先使用字典将数字序列中的每个数字映射为单词,然后使用空格将这些单词连接成一个字符串。
相关问题
stoi和atoi函数
stoi和atoi函数都可以将字符串转换为整数,它们的区别在于:
1. stoi函数属于C++11标准,而atoi函数是C标准函数,因此在C++中推荐使用stoi函数。
2. stoi函数使用起来更加方便,可以处理有符号/无符号整数、八进制/十进制/十六进制数,并且可以检测转换过程中是否出现了非数字字符。
3. atoi函数只能处理十进制有符号整数,并且无法检测非数字字符。
以下是一个使用stoi函数将字符串转换为整数的示例代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main()
{
string str = "123";
int num = stoi(str);
cout << num << endl;
return 0;
}
```
输出结果为:
```
123
```
语音质量评估STOI代码
STOI(Short-Time Objective Intelligibility)是一种用于评估语音质量的客观指标,它可以用来衡量音频的清晰度和可懂性。以下是一份计算STOI值的Python代码示例:
```python
import soundfile as sf
import numpy as np
def stoi(clean_audio, noisy_audio, sample_rate):
"""Calculate Short-Time Objective Intelligibility (STOI)"""
clean, _ = sf.read(clean_audio)
noisy, _ = sf.read(noisy_audio)
assert clean.shape == noisy.shape, "Both audios should have the same shape"
clean = clean / np.max(np.abs(clean))
noisy = noisy / np.max(np.abs(noisy))
frame_size = int(sample_rate * 0.030) # 30ms
hop_size = int(sample_rate * 0.010) # 10ms
n_frames = int((len(clean) - frame_size) / hop_size) + 1
clean_stft = np.abs(np.array([np.fft.fft(clean[i:i+frame_size], n=frame_size) for i in range(0, len(clean)-frame_size+1, hop_size)]))
noisy_stft = np.abs(np.array([np.fft.fft(noisy[i:i+frame_size], n=frame_size) for i in range(0, len(noisy)-frame_size+1, hop_size)]))
clean_stft = clean_stft[:, :int(frame_size/2)]
noisy_stft = noisy_stft[:, :int(frame_size/2)]
eps = np.finfo(float).eps
ratio = np.divide(clean_stft, noisy_stft + eps)
log_ratio = np.log10(ratio)
log_ratio[np.isnan(log_ratio)] = 0
mean_log_ratio = np.mean(log_ratio, axis=1)
modified_mean_log_ratio = np.maximum(np.minimum(mean_log_ratio, 1), -1)
stoi_val = np.mean(np.power(10, -0.1 * (modified_mean_log_ratio - 1)), axis=0)
return stoi_val
```
使用方法如下:
```python
clean_audio = "clean.wav"
noisy_audio = "noisy.wav"
sample_rate = 16000
stoi_val = stoi(clean_audio, noisy_audio, sample_rate)
print("STOI value:", stoi_val)
```
其中,`clean_audio`和`noisy_audio`分别是干净语音和带噪语音的文件路径,`sample_rate`是采样率。计算结果以0到1之间的值表示STOI值,值越高表示语音质量越好。