sr = self.model(lr[0])
时间: 2023-10-30 17:04:48 浏览: 32
这段代码看起来是使用了某个深度学习模型进行推理。其中,`self.model` 是一个模型对象,`lr[0]` 是输入的数据,`lr` 可能是一个列表,`[0]` 表示取其中的第一个元素作为输入数据。这个代码段中,模型对输入数据 `lr[0]` 进行了处理,并返回了一个输出结果 `sr`。如果你想更深入地了解这段代码的具体实现以及输入输出数据的含义,需要查看代码的上下文。
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def train(self): self.loss.step() epoch = self.scheduler.last_epoch + 1 learn_rate = self.scheduler.get_last_lr()[0] self.ckp.write_log( '[Epoch {}]\tLearning rate: {:.2e}'.format(epoch, Decimal(learn_rate)) ) self.loss.start_log() self.model.train() timer_data, timer_model = utils.timer(), utils.timer() # timer_model.tic() for batch, (lr, hr, file_names) in enumerate(self.loader_train): lr, hr = self.prepare([lr, hr]) timer_data.hold() timer_model.tic() self.optimizer.zero_grad() sr = self.model(lr) loss = self.loss(sr, hr) if loss.item() < self.args.skip_threshold * self.error_last: loss.backward() self.optimizer.step() else: print('Skip this batch {}! (Loss: {})'.format( batch + 1, loss.item() )) timer_model.hold() if (batch + 1) % self.args.print_every == 0: self.ckp.write_log('[{}/{}]\t{}\t{:.1f}+{:.1f}s'.format( (batch + 1) * self.args.batch_size, len(self.loader_train.dataset), self.loss.display_loss(batch), timer_model.release(), timer_data.release())) timer_data.tic() self.scheduler.step() self.loss.end_log(len(self.loader_train)) self.error_last = self.loss.log[-1, -1]
这段代码是在训练模型,其中self.loss.step()是更新损失函数,self.scheduler.last_epoch是获取当前epoch数,self.scheduler.get_last_lr()[0]是获取当前学习率。self.ckp.write_log()是将当前epoch数和学习率写入日志文件。self.loss.start_log()是开始记录训练日志。self.model.train()是将模型设置为训练模式。timer_data和timer_model是记录数据加载和模型计算时间的计时器。
修改代码使其能判定出男生和女生的声音并进行变音 def run(self): global TERMINATE self.sock.bind(self.ADDR) self.sock.listen() print('音频服务器开始启动...') print(f'工作地址:{self.ADDR}') conn,addr = self.sock.accept() print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...') data = "".encode("utf-8") payload_size = struct.calcsize("L") self.stream = self.p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, output=True, frames_per_buffer=CHUNK) while True: if TERMINATE: self.sock.close() break while len(data) < payload_size: data += conn.recv(81920) packed_size = data[:payload_size] data = data[payload_size:] msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0] while len(data)<msg_size: data += conn.recv(81920) frame_data = data[:msg_size] data = data[msg_size:] frames = pickle.loads(frame_data) for frame in frames: self.stream.write(frame,CHUNK)
首先,要判定出男生和女生的声音,需要通过语音信号的频率范围来进行判定。一般来说,男性的声音频率范围为85Hz-180Hz,而女性的声音频率范围为165Hz-255Hz。因此,可以通过对语音信号进行快速傅里叶变换(FFT)来获得语音信号的频谱,然后根据频率范围来判断声音属于男性还是女性。
接下来是变音的部分。变声可以通过改变语音信号的基频、共振峰等参数来实现。在Python中,可以使用librosa库来实现语音信号的变声。例如,可以使用pitch_shift函数来改变语音信号的基频,使用resample函数来改变语音信号的采样率等。
下面是修改后的代码示例:
```python
import librosa
import numpy as np
def run(self):
global TERMINATE
self.sock.bind(self.ADDR)
self.sock.listen()
print('音频服务器开始启动...')
print(f'工作地址:{self.ADDR}')
conn,addr = self.sock.accept()
print(f'\n接受了远程音频客户端{addr}的连接...')
data = "".encode("utf-8")
payload_size = struct.calcsize("L")
self.stream = self.p.open(format = FORMAT,
channels = CHANNELS,
rate = RATE,
output=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
while True:
if TERMINATE:
self.sock.close()
break
while len(data) < payload_size:
data += conn.recv(81920)
packed_size = data[:payload_size]
data = data[payload_size:]
msg_size = struct.unpack("L",packed_size)[0]
while len(data)<msg_size:
data += conn.recv(81920)
frame_data = data[:msg_size]
data = data[msg_size:]
frames = pickle.loads(frame_data)
# 对每一帧语音进行判定和变声
for frame in frames:
# 计算语音信号的频谱
spec = np.abs(librosa.stft(frame))
freqs = librosa.fft_frequencies(sr=RATE, n_fft=CHUNK)
# 找到频率范围内的能量最大的频率
male_energy = np.sum(spec[(freqs >= 85) & (freqs <= 180)])
female_energy = np.sum(spec[(freqs >= 165) & (freqs <= 255)])
if male_energy > female_energy:
# 男声
shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=-2)
else:
# 女声
shifted = librosa.effects.pitch_shift(frame, sr=RATE, n_steps=2)
# 写入输出流
self.stream.write(shifted, CHUNK)
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,实际上判定声音性别和变声是一个相对复杂的任务,需要结合更多的特征和算法来实现。