解释代码：def uttloader(scp_config, reader_kwargs, loader_kwargs, train=True): mix_reader = SpectrogramReader(scp_config['mixture'], **reader_kwargs) target_reader = [ SpectrogramReader(scp_config[spk_key], **reader_kwargs) for spk_key in scp_config if spk_key[:3] == 'spk' ] dataset = Dataset(mix_reader, target_reader) # modify shuffle status loader_kwargs["shuffle"] = train # validate perutt if needed # if not train: # loader_kwargs["batch_size"] = 1 # if validate, do not shuffle utt_loader = DataLoader(dataset, **loader_kwargs) return utt_loader

这段代码定义了一个名为"uttloader"的函数，该函数有四个参数：scp_config、reader_kwargs、loader_kwargs和train。

在函数中，首先创建了一个名为"mix_reader"的SpectrogramReader对象，它使用了参数scp_config中键为"mixture"的值。

然后，通过遍历scp_config中以"spk"开头的键，为每个键创建一个名为"target_reader"的SpectrogramReader对象，这些对象被放入一个列表中。

最后，使用mix_reader和target_reader对象创建了一个Dataset对象，并将其返回。

相关问题

解释代码： def __init__(self, wave_scp, **kwargs): if not os.path.exists(wave_scp): raise FileNotFoundError("Could not find file {}".format(wave_scp)) self.stft_kwargs = kwargs self.wave_dict = parse_scps(wave_scp) self.wave_keys = [key for key in self.wave_dict.keys()] logger.info( "Create SpectrogramReader for {} with {} utterances".format( wave_scp, len(self.wave_dict)))

该代码定义了一个名为SpectrogramReader的类，该类的构造函数包含两个参数，wave_scp和kwargs。其中，wave_scp是音频文件的路径，kwargs是一些其他参数，用于计算音频信号的短时傅里叶变换（STFT）。

在初始化函数中，首先检查指定的音频文件路径是否存在，如果不存在，则抛出FileNotFoundError异常。

然后，将kwargs参数存储在self.stft_kwargs中，并调用parse_scps函数解析wave_scp文件，将解析结果存储在self.wave_dict中。最后，将self.wave_dict中所有键的列表存储在self.wave_keys中，并使用logger.info函数输出日志信息，表示已经创建了一个SpectrogramReader对象，并指定了输入的音频文件路径和解析结果中的utterances数量。

df.scp_codes = df.scp_codes.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))

这是一个将DataFrame列中的字符串转换为Python字典的操作。使用`apply`函数和`ast.literal_eval`函数来实现。`apply`函数可以对DataFrame的列进行元素级的操作，而`ast.literal_eval`函数可以将字符串转换为对应的Python字典。这行代码的作用是将`df`中名为`scp_codes`的列中的每个字符串转换为对应的字典。