TORCHAUDIO.UTILS介绍
时间: 2023-08-27 10:13:03 浏览: 77
TORCHAUDIO.UTILS是PyTorch的一个音频处理库,其中包含了多个音频处理工具函数。以下是一些常用的函数:
1. load:用于加载音频文件,支持多种格式的音频文件。
2. save:用于保存音频文件,支持多种格式的音频文件。
3. get_audio_duration:用于获取音频文件的时长。
4. get_spectrogram:用于将音频信号转换为声谱图。
5. mu_law_encoding:用于进行mu-law压缩编码。
6. mu_law_decoding:用于进行mu-law解压缩解码。
7. complex_norm:用于计算复数的模长。
8. spectrogram_to_DB:用于将声谱图转换为分贝(dB)单位。
以上这些函数都是常用的音频处理工具函数,可以方便地进行音频处理和特征提取。这些函数都有详细的文档和示例代码,用户可以根据自己的需求进行使用和修改。此外,TORCHAUDIO.UTILS还支持多种参数设置和数据类型转换,能够满足不同的音频处理需求。
相关问题
torchaudio.datasets.DatasetFolder
`torchaudio.datasets.DatasetFolder` 是一个 PyTorch 中用于加载文件夹中音频数据集的类。它允许您按文件夹组织音频数据,并将每个文件夹视为一个类别。每个文件夹中应包含同一类别的多个音频文件。您可以通过设置 `extensions` 参数来指定要加载的音频文件的扩展名,例如 `wav`、`mp3` 等。
您可以使用 `torchaudio.datasets.DatasetFolder` 类来创建一个数据集对象,该对象可以传递给 `torch.utils.data.DataLoader`,以便在训练模型时加载音频数据。您可以在创建 `DatasetFolder` 对象时指定转换函数,例如 `torchaudio.transforms.MelSpectrogram`,以在加载音频数据时将其转换为频谱图。
torchaudio.datasets加载自定义数据集
要加载自定义数据集,您需要创建一个自定义数据集类并将其传递给`torchaudio.datasets.DatasetFolder`。下面是一个示例:
```python
import os
import torchaudio
from torch.utils.data import Dataset
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, root_dir):
self.root_dir = root_dir
self.file_list = os.listdir(root_dir)
def __len__(self):
return len(self.file_list)
def __getitem__(self, idx):
file_name = self.file_list[idx]
file_path = os.path.join(self.root_dir, file_name)
waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_path)
return waveform, sample_rate
```
在这个例子中,我们创建了一个名为`CustomDataset`的类,它继承了`torch.utils.data.Dataset`类。在`__init__`方法中,我们传递了一个`root_dir`参数,该参数指定了包含音频文件的文件夹路径。我们使用`os.listdir`方法获取该文件夹中所有文件的列表并存储在`file_list`变量中。
在`__len__`方法中,我们返回数据集中样本的数量。在`__getitem__`方法中,我们获取`file_list`中的文件名,并使用`os.path.join`方法创建文件路径。使用`torchaudio.load`方法加载该文件,并返回该文件的波形和采样率。
现在,我们可以将`CustomDataset`类传递给`torchaudio.datasets.DatasetFolder`,如下所示:
```python
dataset = torchaudio.datasets.DatasetFolder(root='path/to/folder', loader=CustomDataset)
```
在上述代码中,我们传递了一个`root`参数,该参数指定了包含音频文件的文件夹路径。我们还传递了一个`loader`参数,该参数是我们刚刚创建的`CustomDataset`类。
现在,您可以使用`dataset`对象来访问您的自定义数据集并执行其他数据集操作,例如数据集拆分、批处理等。