wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT)
时间: 2023-09-26 20:09:44 浏览: 43
这两行代码使用了 Python 中的 os.path.join() 函数,用于将多个路径组合成一个完整的路径。其中,wsj_root 是一个根目录,表示数据集存放的根目录;datalen_dir 是一个字符串,表示数据集中使用的数据长度('max' 或者 'min');splt 是一个字符串,表示当前处理的数据集分割(如 'train'、'dev' 或者 'test')。这三个参数拼接起来,就构成了数据集中某个分割下的完整路径。
接下来,代码使用 os.path.join() 函数再次将 wsj_path 和 SCALING_MAT 这两个字符串路径拼接起来,得到了数据集中混合信号缩放系数的 mat 文件的完整路径。通过这两行代码,代码获取了数据集中混合信号缩放系数的 mat 文件的完整路径。
相关问题
for datalen_dir in ['max', 'min']: wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT) scaling_dict = sio.loadmat(scaling_path) scaling_wsjmix = scaling_dict[scaling_key] n_utt, n_srcs = scaling_wsjmix.shape scaling_noise_wham = np.zeros(n_utt) scaling_speech_wham = np.zeros(n_utt) speech_start_sample = np.zeros(n_utt) print('{} {} dataset, {} split'.format(sr_dir, datalen_dir, splt))
这段代码看起来像是在处理音频数据,可以看到其中涉及到了路径拼接、读取 mat 文件、以及对数组的操作等操作。具体来说,代码中的 for 循环是在遍历数据集的不同部分('max' 和 'min'),然后将对应的文件路径拼接起来。接下来,代码使用 scipy 库中的 sio.loadmat() 函数读取 mat 文件,并将读取到的数据存储在 scaling_dict 变量中。然后,代码从 scaling_dict 中提取出 scaling_key 对应的值,这个值是一个矩阵,代表混合信号的缩放系数。代码接着计算了 scaling_noise_wham 和 scaling_speech_wham 两个数组,这两个数组分别代表了噪声信号和语音信号的缩放系数。最后,代码还计算了 speech_start_sample 数组,这个数组代表了每个数据段的起始样本点。整个代码段的作用是对音频数据进行一些预处理,以便后续的处理和分析。
noise_samples = read_scaled_wav(os.path.join(noise_path, utt_id), scaling_factor=1.0, downsample_8K=downsample) s1_samples, s2_samples, noise_samples = append_or_truncate(s1_samples, s2_samples, noise_samples, datalen_dir, start_samp_16k, downsample)
这段代码的作用是读取一段噪声音频文件,然后将其与两个语音信号进行拼接或截断,以适应特定的数据长度和采样率要求。具体来说,read_scaled_wav函数读取一个音频文件,并将其缩放到[-1,1]范围内。然后,append_or_truncate函数将三个音频信号(两个语音信号和一个噪声信号)进行拼接或截断,以使它们的总长度等于datalen_dir,并且开始采样点在16K采样率下的偏移量等于start_samp_16k。downsample参数指示是否对音频进行下采样。
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