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请帮我用Bert和pytorch写一个用于audio的Encoder代码

时间: 2023-04-09 17:00:22 浏览: 201

基于Pytorch实现的声音分类系统源代码+使用说明

5星 · 资源好评率100%

本项目是基于Pytorch的声音分类项目，旨在实现对各种环境声音、动物叫声和语种的识别。项目提供了多种声音分类模型，如EcapaTdnn、PANNS、ResNetSE、CAMPPlus和ERes2Net，以支持不同的应用场景。此外，项目还提供了常用的Urbansound8K数据集测试报告和一些方言数据集的下载和使用例子。用户可以根据自己的需求选择适合的模型和数据集，以实现更准确的声音分类。项目的应用场景广泛，可以用于室外的环境监测、野生动物保护、语音识别等领域。同时，项目也鼓励用户探索更多的使用场景，以推动声音分类技术的发展和应用。使用准备 Anaconda 3 Python 3.8 Pytorch 1.13.1 Windows 10 or Ubuntu 18.04 项目特性支持模型：EcapaTdnn、PANNS、TDNN、Res2Net、ResNetSE、CAMPPlus、ERes2Net 支持池化层：AttentiveStatsPool(ASP)、SelfAttentivePooling(SAP)、TemporalStatisticsPooling(TSP)、Temporal

好的，我可以回答这个问题。以下是一个使用Bert和PyTorch编写的音频编码器的示例代码： ```python import torch from transformers import BertModel, BertTokenizer # Load pre-trained BERT model and tokenizer model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # Define audio input audio_input = "This is an example audio input." # Tokenize audio input input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(audio_input, add_special_tokens=True)]) # Encode audio input using BERT outputs = model(input_ids) # Get audio encoding audio_encoding = outputs[0][0] # Print audio encoding print(audio_encoding) ``` 请注意，这只是一个示例代码，您需要根据您的具体需求进行修改和调整。

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