ef preprocess(self, wav_file): """数据预处理"""
时间: 2023-09-19 21:10:46 浏览: 52
ef preprocess(self, wav_file):
"""数据预处理"""
预处理是为了将数据转换为模型可以处理的格式,并进行一些必要的预处理步骤。在这个方法中,我们首先读取wav文件,然后对其进行处理。具体步骤包括:拓展维度、预处理输入数据。这些步骤可以帮助我们提取音频特征并准备好输入到模型进行预测。
相关问题
解释下这段代码 def transcribe(self, wav_file): """语音转文本的推理调用接口""" feats_pad, feats_lengths = self.preprocess(wav_file) output = self.model.infer([feats_pad, feats_lengths]) txt = self.post_process(output) return txt
这段代码定义了一个名为`transcribe`的方法,接受一个WAV文件作为输入,将其转换为文本。具体流程如下:
1. `preprocess`方法被调用,将WAV文件转换为模型可接受的输入格式,即对音频进行特征提取并进行填充,返回填充后的特征和特征长度。
2. `infer`方法被调用,将填充后的特征和特征长度输入到模型中进行推理,得到模型的输出结果。
3. `post_process`方法被调用,对模型的输出结果进行后处理,得到最终的文本输出。
4. 返回文本输出结果。
解释一段python代码 def async_inference(self, input_list): """Asynchronous inference""" num_inputs = len(input_list) meta_list = [] for i in range(num_inputs): meta = self._preprocess(input_list[i]) meta_list.append(meta) for i in range(num_inputs): self._model.requests[i].async_infer({self._input_blob: meta_list[i]}) output_queue = list(range(num_inputs)) outputs_list = [[] for _ in range(num_inputs)] while True: for i in output_queue: # Immediately returns a inference status without bloking or interrupting infer_status = self._model.requests[i].wait(0) if infer_status == StatusCode.RESULT_NOT_READY: continue print(f'Infer request {i} returned {infer_status}') if infer_status != StatusCode.OK: return -2 # Read infer request results ort_outs = self._model.requests[i].outputs results = self._postprocess(ort_outs) outputs_list[i] = results output_queue.remove(i) if not output_queue: break return outputs_list
这段Python代码实现了一个异步推理方法,它接受一个输入数据列表input_list作为参数。首先,它获取输入数据的数量num_inputs,并创建一个空列表meta_list用于存储每个输入数据的元数据。
然后,该方法使用一个循环遍历每个输入数据,将其传递给一个名为_preprocess的私有方法进行预处理,并将返回的元数据添加到meta_list中。
接下来,该方法使用另一个循环来遍历每个输入数据,并使用模型对象的requests属性来进行异步推理。在每次推理之后,该方法将输出结果存储在outputs_list中,并将其添加到已完成处理的输出队列output_queue中。如果所有输出结果都已处理完,则该方法退出循环,并返回输出结果列表outputs_list。
需要注意的是,该方法的实现可能需要一些其他的代码来初始化模型对象和输入/输出数据的名称。此外,在异步推理过程中,我们需要保证输出结果的顺序与输入数据的顺序一致。如果输出结果的顺序不正确,则可能会导致推理结果的错误。
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