pytorch语音wav切割程序

你可以使用Python中的librosa库来读取和处理音频文件，使用PyTorch来进行模型训练和预测。以下是一个简单的Python程序，可以将一个长音频文件切割成多个短音频文件：

import os
import librosa

# 设置参数
input_file = 'input.wav'  # 输入音频文件名
output_dir = 'output'  # 输出目录
duration = 5  # 切割后每个音频文件的长度（秒）

# 创建输出目录
if not os.path.exists(output_dir):
    os.makedirs(output_dir)

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load(input_file)

# 计算切割点
samples_per_segment = int(duration * sr)
segment_start_samples = range(0, len(y), samples_per_segment)

# 切割音频文件
for i, start_sample in enumerate(segment_start_samples):
    segment = y[start_sample:start_sample+samples_per_segment]
    output_file = os.path.join(output_dir, f'segment_{i}.wav')
    librosa.output.write_wav(output_file, segment, sr)

这个程序使用librosa库读取输入音频文件，然后计算出每个短音频文件的起始点和结束点，最后使用librosa库将每个短音频文件写入到输出目录中。你可以根据自己的需求修改参数和代码。