GSC数据集的代码
时间: 2023-07-09 18:17:46 浏览: 47
以下是使用Python语言进行GSC数据集的读取和处理的示例代码:
```python
import os
import librosa
# 设置数据集路径和标签集
data_path = '/path/to/GSC/data'
label_path = '/path/to/GSC/labels.txt'
# 读取标签集
label_dict = {}
with open(label_path, 'r') as f:
for line in f:
label, index = line.strip().split(',')
label_dict[index] = label
# 遍历数据集文件夹,读取音频文件和对应的标签
audio_list = []
label_list = []
for root, dirs, files in os.walk(data_path):
for file in files:
if file.endswith('.wav'):
# 读取音频文件
audio_path = os.path.join(root, file)
audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
# 将音频文件转换为mfcc特征
mfcc = librosa.feature.mfcc(audio, sr=sr, n_mfcc=13)
# 将mfcc特征和标签添加到列表中
index = file.split('_')[0]
label = label_dict[index]
audio_list.append(mfcc)
label_list.append(label)
# 将mfcc特征和标签转换为numpy数组
audio_array = np.array(audio_list)
label_array = np.array(label_list)
```
以上代码使用了Librosa库对音频文件进行读取和特征提取,并使用Numpy库将特征和标签转换为数组。需要注意的是,对于GSC数据集中的音频文件,需要使用sr=16000参数将采样率设置为16000Hz,以保持与数据集一致。同时,还需要读取labels.txt文件中的标签信息,并将其转换为字典格式。