torchaudio.datasets.DatasetFolder
时间: 2023-12-27 21:04:45 浏览: 39
`torchaudio.datasets.DatasetFolder` 是一个 PyTorch 中的音频数据集类,它可以用于从文件夹中加载音频数据。具体来说,它要求数据存储在文件夹中,文件夹中的每个子文件夹包含一类音频样本,每个音频样本是一个单独的文件。当使用 `torchaudio.datasets.DatasetFolder` 时,可以传递一个名为 `loader` 的参数,该参数指定如何加载音频文件。例如,可以使用 `torchaudio.load` 函数作为加载器来加载 WAV 格式的音频文件。
`torchaudio.datasets.DatasetFolder` 的另一个重要参数是 `transform`,它指定如何转换每个样本。例如,可以使用 `torchaudio.transforms.MelSpectrogram` 转换器来将每个样本转换为梅尔频谱图。可以使用 `torchaudio.transforms.Compose` 将多个转换器组合在一起,以便在单个步骤中对每个样本进行多个转换。
相关问题
torchaudio.datasets加载自定义数据集
要加载自定义数据集,您需要创建一个自定义数据集类并将其传递给`torchaudio.datasets.DatasetFolder`。下面是一个示例:
```python
import os
import torchaudio
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, root_dir):
self.root_dir = root_dir
self.file_list = os.listdir(root_dir)
def __len__(self):
return len(self.file_list)
def __getitem__(self, idx):
file_name = self.file_list[idx]
file_path = os.path.join(self.root_dir, file_name)
waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path)
return waveform, sample_rate
```
在这个例子中,我们创建了一个名为`CustomDataset`的类,它继承了`torch.utils.data.Dataset`类。在`__init__`方法中,我们传递了一个`root_dir`参数,该参数指定了包含音频文件的文件夹路径。我们使用`os.listdir`方法获取该文件夹中所有文件的列表并存储在`file_list`变量中。
在`__len__`方法中,我们返回数据集中样本的数量。在`__getitem__`方法中,我们获取`file_list`中的文件名,并使用`os.path.join`方法创建文件路径。使用`torchaudio.load`方法加载该文件,并返回该文件的波形和采样率。
现在,我们可以将`CustomDataset`类传递给`torchaudio.datasets.DatasetFolder`,如下所示:
```python
dataset = torchaudio.datasets.DatasetFolder(root='path/to/folder', loader=CustomDataset)
```
在上述代码中,我们传递了一个`root`参数,该参数指定了包含音频文件的文件夹路径。我们还传递了一个`loader`参数,该参数是我们刚刚创建的`CustomDataset`类。
现在,您可以使用`dataset`对象来访问您的自定义数据集并执行其他数据集操作,例如数据集拆分、批处理等。
torchaudio.datasets
`torchaudio.datasets` 是 PyTorch 中的一个模块,它包含了一些常用的音频数据集,可以用于训练和测试模型。这些数据集包括:
- 语音识别数据集,如 LibriSpeech 和 TIMIT。
- 环境音数据集,如 ESC-50 和 UrbanSound8K。
- 声音效果数据集,如 Free-Spoken-Digits 和 WHAM。
这些数据集提供了标准的数据加载器,可以轻松地将数据集集成到 PyTorch 中。同时,这些数据集也提供了一些预处理功能,如将音频文件转换为 Mel 频谱图等。