reshapedBuffer = audioBuffer.reshape((64, 8160)) audio = AudioSegment( data=reshapedBuffer.tobytes(), sample_width=2, # 16位音频,每个采样点占用2个字节 frame_rate=192000, channels=64 )发生错误,PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\ADMINI~1\\AppData\\Local\\Temp\\tmpfbfjoq9r.wav'

时间: 2023-08-13 22:03:31 浏览: 59
根据您提供的错误信息,看起来在导出音频文件时出现了权限错误。这可能是由于您的程序没有足够的权限在指定的路径创建临时文件。 您可以尝试以下解决方法: 1. 确保您的程序运行时具有足够的权限来在指定路径创建临时文件。如果您在Windows操作系统上运行程序,请尝试以管理员身份运行程序。 2. 检查您的防火墙或安全软件设置,确保它们不会阻止程序创建临时文件。 3. 尝试更改导出音频文件的路径,以避免在受限制的目录下创建临时文件。您可以使用其他位置或指定不同的文件名。 另外,请确保您已经安装了所需的库(例如pydub)并导入所需的模块。 如果问题仍然存在,请提供更多关于您的操作系统和完整的代码片段,以便我可以更好地帮助您解决问题。
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img3=img3.reshape((img.reshape))这句报错

这句代码的语法有问题,`reshape` 方法需要传入一个元组(tuple),来指定新的形状。 假设 `img` 是一个 numpy 数组,你可以使用以下代码来将其重新形状为 `img3`: ``` img3 = img.reshape((new_shape_tuple)) ``` 其中 `new_shape_tuple` 是一个元组,它指定了 `img3` 的新形状。你需要根据具体情况将其替换为适当的值。

data_change = data.reshape(m * n, k)

As an AI language model, I cannot determine the specific meaning of the variables "data", "m", "n", and "k". Can you please provide more context or information so I can better understand the purpose of this code?

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程序执行提示AttributeError: 'point_cloud_generator' object has no attribute 'widthself',优化程序class point_cloud_generator(): def __init__(self, rgb_file, depth_file, save_ply, camera_intrinsics=[784.0, 779.0, 649.0, 405.0]): self.rgb_file = rgb_file self.depth_file = depth_file self.save_ply = save_ply self.rgb = cv2.imread(rgb_file) self.depth = cv2.imread(self.depth_file, -1) print("your depth image shape is:", self.depth.shape) self.width = self.rgb.shape[1] self.height = self.rgb.shape[0] self.camera_intrinsics = camera_intrinsics self.depth_scale = 1000 def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1)[:self.widthself.height] img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1)[:self.widthself.height] data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1)[:self.widthself.height] self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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