wav_list = glob.glob("C:\ResNet\TIMIT\TRAIN\*\*\*.wav") print(f'找到{len(wav_list)}个训练音频') ''' C:\ResNet\TIMIT\TRAIN\DR8\MTCS0\SA2_.wav DR8代表的是方言区 MTCS0 说话人的名称 ''' f = open("TIMIT-trainlist.txt", 'w') speaker_name_list=[] for wav in wav_list: wav_split = wav.split('\\') d_r = wav_split[-3] speaker_name = wav_split[-2] speaker_name_list.append(speaker_name) wav_name = wav_split[-1] text = f"{speaker_name} {d_r}\{speaker_name}\{wav_name}\n" f.write(text) else: f.close() len_a=len(set(speaker_name_list)) print("说话人数目：",len_a)

这段代码是在使用TIMIT数据集创建一份训练集清单文件(TIMIT-trainlist.txt)，并统计训练集中的说话人数量。具体流程如下：

1. 使用glob模块匹配TIMIT数据集TRAIN文件夹中所有的.wav文件，并统计数量。
2. 遍历所有.wav文件，将它们的路径按照如下格式存入TIMIT-trainlist.txt文件中：说话人ID 说话人音频路径
3. 统计TIMIT-trainlist.txt文件中出现的说话人数量。
4. 打印出说话人数量。

通过这份训练集清单文件，可以训练说话人识别模型。在训练过程中，可以使用每个说话人的音频来训练模型，以提高模型的泛化能力。

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csv_list = glob.glob('C:\Users\小杜羽\Desktop\python作业\all.cvscata_3934_csv.zip')

这段代码是在Python中使用glob模块中的glob()函数来搜索指定路径下的所有文件名符合特定模式的文件，例如这里的'all.cvscata_3934_csv.zip'。

在这个例子中，会搜索路径为'C:\Users\小杜羽\Desktop\python作业\'下的所有文件名符合'all.cvscata_3934_csv.zip'的文件，并将它们作为文件名列表返回给变量csv_list。

需要注意的是，在Windows系统中，路径中的反斜杠（\）需要使用双反斜杠（\\）或者单斜杠（/）进行转义，否则会出现语法错误。

for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder): file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file) file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png') # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径 img = img.resize((224, 224)) # 将图片大小调整为 (224, 224) img_arr = np.array(img) # 将图片转换为 numpy 数组 img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr) # 将 numpy 数组转换为张量 img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 将张量扩展一个维度，变成 (batch_size, height, width, channels) print(img_tensor.shape) # 输出张量的形状，这段程序正确吗

这段程序有一些问题，主要是下面这两行代码：

file_paths = glob.glob('D:/wjd/*.png')  # 获取 D 盘 wjd 文件夹下的所有 png 图片路径
img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)

在 `img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)` 这行代码中，你已经指定了要打开的图片路径，不需要再使用 `glob` 模块获取文件夹下的所有图片路径了。

另外，在 `for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):` 这行代码中，你已经使用 `os.listdir` 函数获取了文件夹下的所有文件名，应该直接使用 `file` 变量来打开每个文件。

下面是修改后的代码：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image

folder = "example_folder"  # 假设要打开的文件夹名为 example_folder
for file in os.listdir("D:/wjd/"+folder):
    img = Image.open("D:/wjd/"+folder+"/"+file)
    img = img.resize((224, 224))
    img_arr = np.array(img)
    img_tensor = tf.convert_to_tensor(img_arr)
    img_tensor = tf.expand_dims(img_tensor, axis=0)
    print(img_tensor.shape)

这样就可以打开指定文件夹下的所有图片，并将它们转换为张量。