scaling_out_dict['scaling_wsjmix_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_wsjmix scaling_out_dict['scaling_wham_speech_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_speech_wham scaling_out_dict['scaling_wham_noise_{}_{}'.format(sr_dir, datalen_dir)] = scaling_noise_wham

这似乎是 Python 代码片段，可以看出这里创建了一个字典 scaling_out_dict，并向其中添加了三个键值对，分别以字符串为键名。这些键名中包含了变量 sr_dir 和 datalen_dir 的值，这些变量可能是在代码的其他地方定义的。对应的值分别是 scaling_wsjmix、scaling_speech_wham 和 scaling_noise_wham。这些值可能是用于某种数据缩放或预处理的参数。

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。

scaling_out_dict['speech_start_sample_16k'] = mix_param_df['noise_samples_beginning_16k'].values scaling_out_dict['utterance_id'] = mix_param_df['utterance_id'].values np.savez(SCALING_NPZ_OUT.format(splt), **scaling_out_dict)

这段代码的意思是将一个字典 `scaling_out_dict` 中的两个键值对 `speech_start_sample_16k` 和 `utterance_id` 分别赋值为一个 Pandas DataFrame 类型的变量 `mix_param_df` 中的 `noise_samples_beginning_16k` 列和 `utterance_id` 列的值。然后使用 `np.savez()` 函数将 `scaling_out_dict` 中的键值对保存为一个 `.npz` 格式的文件，文件名通过字符串格式化的方式生成。