pytorch加载声调识别txt数据集代码

以下是一个简单的PyTorch加载声调识别txt数据集的代码示例：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class ToneDataset(Dataset):
    def __init__(self, file_path):
        self.samples = []
        with open(file_path, 'r') as f:
            for line in f:
                # 每行格式为 "音频文件路径 1 2 3 4 5"
                parts = line.strip().split()
                audio_path = parts[0]
                labels = [int(x) for x in parts[1:]]
                self.samples.append((audio_path, labels))

    def __len__(self):
        return len(self.samples)

    def __getitem__(self, idx):
        audio_path, labels = self.samples[idx]
        # 在此处读取音频文件并进行预处理
        audio = ... # 处理后的音频数据，形状为 (时间步长, 特征维度)
        return audio, torch.tensor(labels)

# 创建数据集对象
train_dataset = ToneDataset('train.txt')
val_dataset = ToneDataset('val.txt')

# 创建 DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32)

# 在训练中使用 DataLoader
for batch in train_loader:
    audios, labels = batch
    # 在此处进行模型训练

在此示例中，`ToneDataset` 类加载了一个包含音频文件路径和对应标签的 txt 文件，并通过 `__getitem__` 方法返回了处理后的音频数据和标签。然后，我们可以使用 `DataLoader` 将数据集转换为 mini-batch，并在训练过程中使用它们。

注意：在实际应用中，你需要根据你的具体情况进行修改和调整。