写一个使用动态混合的方法来生成语音增强的数据集的python程序，要继承torch中的Dataset类

我可以回答这个问题。以下是一个使用动态混合的方法来生成语音增强的数据集的Python程序，继承自torch中的Dataset类的示例代码：

import torch
from torch.utils.data import Dataset
import librosa
import numpy as np

class AudioDataset(Dataset):
    def __init__(self, audio_files, sr=16000, duration=4, noise_files=None, noise_prob=0.5):
        self.audio_files = audio_files
        self.sr = sr
        self.duration = duration
        self.noise_files = noise_files
        self.noise_prob = noise_prob

    def __len__(self):
        return len(self.audio_files)

    def __getitem__(self, idx):
        audio_file = self.audio_files[idx]
        audio, _ = librosa.load(audio_file, sr=self.sr, duration=self.duration)

        if self.noise_files is not None and np.random.rand() < self.noise_prob:
            noise_file = np.random.choice(self.noise_files)
            noise, _ = librosa.load(noise_file, sr=self.sr, duration=self.duration)
            alpha = np.random.uniform(0.1, 0.3)
            audio = alpha * audio + (1 - alpha) * noise

        audio = torch.from_numpy(audio).float().unsqueeze(0)

        return audio

这个程序使用了动态混合的方法来生成语音增强的数据集。它继承自torch中的Dataset类，可以方便地用于训练深度学习模型。