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
时间: 2023-08-04 14:05:35 浏览: 51
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。
tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer( )
`tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer()` 是 TensorFlow 中的一个初始化器函数,用于初始化神经网络中的权重。该函数采用了一种比较先进的初始化方法,即"Variance Scaling Initialization",可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题,提高神经网络的训练效果。
该函数的语法如下:
```
tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer(factor=2.0, mode='FAN_IN', uniform=False, seed=None, dtype=tf.float32)
```
参数说明:
- `factor`:用于缩放输出的标准偏差的因子。默认值为 2.0。
- `mode`:确定使用的缩放方式。可以是 "FAN_IN"(输入节点数量),"FAN_OUT"(输出节点数量)或 "FAN_AVG"(输入和输出节点数量的平均值)。默认值为 "FAN_IN"。
- `uniform`:如果为 True,则从均匀分布中采样,否则从正态分布中采样。默认值为 False。
- `seed`:随机数生成器的种子。默认为 None。
- `dtype`:所需的初始化数据类型。默认为 tf.float32。
使用示例:
```python
import tensorflow as tf
# 定义一个全连接层,使用 variance scaling 初始化权重
fc1 = tf.layers.dense(inputs=x, units=256, activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer())
# 定义一个卷积层,使用 variance scaling 初始化卷积核
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs=x, filters=32, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu, kernel_initializer=tf.contrib.layers.variance_scaling_initializer())
```