解释下面这段代码 def resample(waveform, sample_rate, resample_rate=16000): """对采样率不符合模型输入的数据进行重采样""" waveform = torchaudio.transforms.Resample( orig_freq=sample_rate, new_freq=resample_rate)(waveform) return waveform, resample_rate

这段代码是用于对采样率与模型输入不符合的音频数据进行重采样的。该函数接受三个参数：waveform表示原始音频数据，sample_rate表示原始音频数据的采样率，resample_rate表示目标采样率。

函数首先使用PyTorch的Resample函数对原始音频数据进行重采样。Resample函数会将原始音频数据的采样率从原始采样率sample_rate转换为目标采样率resample_rate。重采样后的音频数据会被赋值给waveform变量。

函数最后返回重采样后的音频数据waveform以及目标采样率resample_rate。

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解释下面这段代码 def preprocess(self, wav_file): """语音预处理""" waveform, sample_rate = torchaudio.load(wav_file) waveform, sample_rate = resample(waveform, sample_rate, resample_rate=16000) feature = compute_fbank(waveform, sample_rate) feats_lengths = np.array([feature.shape[0]]).astype(np.int32) feats_pad = pad_sequence(feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=self.max_len) feats_pad = feats_pad.numpy().astype(np.float32) return feats_pad, feats_lengths

这段代码是一个Python中的类中的一个方法，名为`preprocess`，该方法接收一个wav_file参数，即代表一个音频文件的路径。该方法主要功能是对音频文件进行预处理，目的是将音频转换为神经网络的输入特征。

具体来说，该方法使用了PyTorch中的torchaudio库中的`load`函数，将音频文件加载为一个浮点数张量（waveform）和一个采样率（sample_rate）。

接着，该方法调用了一个名为`resample`的函数，将采样率转换为16000。这是因为，在语音识别任务中，通常使用16000Hz的采样率进行训练和推理。

接下来，该方法调用了一个名为`compute_fbank`的函数，计算音频的FBank特征。FBank特征是一种常用的语音特征，它可以提取出音频的频谱信息。该函数返回一个Numpy数组。

接着，该方法使用Numpy的`array`函数将特征的长度转换为一个长度为1的整数数组`feats_lengths`。该数组的作用是在神经网络中对输入特征进行长度对齐。

最后，该方法使用PyTorch中的`pad_sequence`函数将特征进行长度对齐，并将结果转换为Numpy数组，并返回该数组和`feats_lengths`数组。需要注意的是，在进行长度对齐时，该方法指定了一些参数，例如`batch_first=True`表示将批次放在第一个维度。