for i_utt, (utt_id, start_samp_16k, n_end_samp_16k, speaker1_target_snr_db) in \ enumerate(mix_param_df.itertuples(index=False, name=None)): s1_path = os.path.join(wsj_path, S1_DIR, utt_id) s1_samples, _ = sf.read(s1_path) s2_path = os.path.join(wsj_path, S2_DIR, utt_id) s2_samples, _ = sf.read(s2_path)

这段代码的作用是读取WSJ0数据集中的两个说话人的语音信号，根据给定的混合参数（包括起始采样点、终止采样点以及第一个说话人的目标信噪比），将两个语音信号混合成一个混合语音信号。其中，`mix_param_df`是一个包含混合参数的DataFrame，`utt_id`表示当前语音段的ID，`start_samp_16k`和`n_end_samp_16k`分别表示当前语音段的起始和终止采样点，`speaker1_target_snr_db`表示第一个说话人的目标信噪比（以分贝为单位）。函数`sf.read()`用于读取wav文件，返回的`s1_samples`和`s2_samples`分别是两个说话人的语音信号。

相关问题

for datalen_dir in ['max', 'min']: wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT) scaling_dict = sio.loadmat(scaling_path) scaling_wsjmix = scaling_dict[scaling_key] n_utt, n_srcs = scaling_wsjmix.shape scaling_noise_wham = np.zeros(n_utt) scaling_speech_wham = np.zeros(n_utt) speech_start_sample = np.zeros(n_utt) print('{} {} dataset, {} split'.format(sr_dir, datalen_dir, splt))

这段代码看起来像是在处理音频数据，可以看到其中涉及到了路径拼接、读取 mat 文件、以及对数组的操作等操作。具体来说，代码中的 for 循环是在遍历数据集的不同部分（'max' 和 'min'），然后将对应的文件路径拼接起来。接下来，代码使用 scipy 库中的 sio.loadmat() 函数读取 mat 文件，并将读取到的数据存储在 scaling_dict 变量中。然后，代码从 scaling_dict 中提取出 scaling_key 对应的值，这个值是一个矩阵，代表混合信号的缩放系数。代码接着计算了 scaling_noise_wham 和 scaling_speech_wham 两个数组，这两个数组分别代表了噪声信号和语音信号的缩放系数。最后，代码还计算了 speech_start_sample 数组，这个数组代表了每个数据段的起始样本点。整个代码段的作用是对音频数据进行一些预处理，以便后续的处理和分析。

noise_samples = read_scaled_wav(os.path.join(noise_path, utt_id), scaling_factor=1.0, downsample_8K=downsample) s1_samples, s2_samples, noise_samples = append_or_truncate(s1_samples, s2_samples, noise_samples, datalen_dir, start_samp_16k, downsample)

这段代码的作用是读取一段噪声音频文件，然后将其与两个语音信号进行拼接或截断，以适应特定的数据长度和采样率要求。具体来说，read_scaled_wav函数读取一个音频文件，并将其缩放到[-1,1]范围内。然后，append_or_truncate函数将三个音频信号（两个语音信号和一个噪声信号）进行拼接或截断，以使它们的总长度等于datalen_dir，并且开始采样点在16K采样率下的偏移量等于start_samp_16k。downsample参数指示是否对音频进行下采样。