代码解释: while (index+1)*self._sample_rate < x_disrupt_part.shape[1]: sample = x_disrupt_part[:, index*self._sample_rate:(index+1)*self._sample_rate] label = y_disrupt_part[(index+1)*self._sample_rate] writer.write(_serialize_example(sample, label)) size += 1 index += self._step
时间: 2023-06-13 10:09:12 浏览: 81
这段代码是一个循环,每次迭代中会将一个时间窗口内的音频样本和对应的标签序列化为一个tf.train.Example对象,并写入TFRecord文件中。循环变量`index`表示当前处理到的音频时间窗口的索引,每个时间窗口的长度为`self._sample_rate`,即采样率。`x_disrupt_part`是输入的音频数据,是一个numpy数组,第二维表示时间轴。`y_disrupt_part`是输入的标签数据,是一个一维的numpy数组,表示每个时刻的标签。在每次循环中,从`x_disrupt_part`中取出一个时间窗口的音频数据`sample`,并从`y_disrupt_part`中取出其对应的标签`label`,然后将它们序列化为一个`tf.train.Example`对象,并调用`writer.write`方法将其写入TFRecord文件中。最后,循环变量`index`自增`self._step`,表示下一个时间窗口的起始位置。整个循环的目的是将整个音频数据切分成多个时间窗口,并将每个时间窗口的数据序列化为一个TFRecord文件中的Example对象。
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代码解释:x_series.append(x_disrupt_part[:, count*self._sample_rate:(count+1)*self._sample_rate])
这行代码是将一个长度为 `x_disrupt_part` 的一维数组按照每段长度为 `self._sample_rate` 进行分割,并将分割后的结果以列表的形式添加到 `x_series` 列表中。
具体来说,`x_disrupt_part[:, count*self._sample_rate:(count+1)*self._sample_rate]` 表示将 `x_disrupt_part` 数组按照列进行切片,取出从第 `count*self._sample_rate` 到第 `(count+1)*self._sample_rate` 个元素,即取出长度为 `self._sample_rate` 的一段数据。
然后将这个长度为 `self._sample_rate` 的一维数组添加到 `x_series` 列表中,最终 `x_series` 列表中的每个元素都是长度为 `self._sample_rate` 的一维数组。
代码解释: if is_disrupt: if length <= self._pre_time * sample_rate: return np.ones([length])
这段代码的作用是在声音信号被打断的情况下,返回一个长度为 `length` 的全为 1 的 numpy 数组。其中,`is_disrupt` 是一个布尔值,表示声音是否被打断;`self._pre_time` 和 `sample_rate` 是两个参数,分别表示预设的声音长度和采样率。如果声音长度小于等于预设的声音长度,则返回全为 1 的 numpy 数组。这段代码的主要目的是在声音被打断的情况下,保证 AI 仍能继续进行对话,而不会因为声音长度不足而出现异常。
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