Torchaudio 处理音频数据的 PyTorch 库,提供了对音频数据的加载、处理、转换等功能,并且与 PyTorch 深度学习框架紧密集成,可以很方便地将音频数据与神经网络模型结合使用。 安装Torchaudio //需要先安装 PyTorch pip install torch pip install torchaudio //当出现Couldn’t find appropriate backend to handle uri ...
torchaudio模块介绍 torchaudio 是PyTorch官方提供的一个音频处理库,它集成了多种音频处理功能,方便开发者在PyTorch框架下进行音频数据的加载、预处理和分析。 主要功能和用途 音频加载:支持多种音频格式的加载,如WAV、MP3等。 音频预处理:提供多种音频预处理功能,如重采样、归一化、增益调整等。 特征提取:能够从音频...
所有相关组件都捆绑在 中torchaudio.pipelines.Tacotron2TTSBundle,但本教程还将介绍幕后的过程。 准备 首先,我们安装必要的依赖项。除了 之外 torchaudio,DeepPhonemizer还需要执行基于音素的编码。 命令行下安装 pip3 install deep_phonemizer 1 import torch import torchaudio torch.random.manual_seed(0) device = ...
sample_rate=torchaudio.load(audio_file)# 打印音频形状,确认它是双通道print("原音频形状:",waveform.shape)# 应该是 (2, 时间帧数)# 将双通道音频文件转换为单通道# 在这里我们使用简单的平均值mono_waveform=waveform.mean(dim=0,keepdim=True)# 打印转换后的音频形状print("转换后的音频...
安装Torchaudio: 如果您已经安装了PyTorch,那么Torchaudio也可以通过以下命令安装: pipinstalltorchaudio 1. 项目示例 本项目将展示如何使用Torchaudio库加载音频文件,并进行简单的音频处理。我们将载入一个音频文件,打印其采样率和信号数据,然后执行简单的特征提取(如MFCC)。
接下来就是安装torch,如果按照官网教程直接安装 pip3 install torch torchvision torchaudio –index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu118默认就是直接使用CPU。参照 https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-pytorch-jetson-platform/index.html ...
要将音频波形从一个频率重新采样到另一个频率,可以使用torchaudio.transforms.Resample或torchaudio.functional.resample()。transforms.Resample预先计算并缓存用于重采样的内核,同时functional.resample动态计算它,因此在使用相同的参数对多个波形进行重采样时,使用torchaudio.transforms.Resample将导致加速。两种重采样方法都使用...
在本文中,我们将对四个常用的音频处理库——audioflux、torchaudio、librosa和essentia——进行性能测试,以评估它们在计算Mel频谱时的效率。 Library Language Version About audioFlux C/Python 0.1.5 A library for audio and music analysis, feature extraction torchaudio Python 0.11.0 Data manipulation...
torchaudio.get_sox_encoding_t(i=None)[source] Get enum of sox_encoding_t for sox encodings. Parameters: i (int, optional)– Choose type or get a dict with all possible options use __members__ to see all options when not specified. (Default: None) Returns: A sox_encoding_t type ...
spectrogram = torchaudio.functional.spectrogram(waveform) 支持CUDA的类是通过torch.nn.Module()实现的。在传递CUDA张量之前,也需要将实例移动到CUDA设备上。 例如: cuda = torch.device("cuda") resampler = torchaudio.transforms.Resample(8000, 16000) ...