pytorch对音频数据的读取和保存

torchaudio是PyTorch深度学习框架的一部分,主要用于处理和分析音频数据。它提供了丰富的音频信号处理工具、特征提取功能以及与深度学习模型结合的接口,使得在PyTorch中进行音频相关的机器学习和深度学习任务变得更加便捷。

通过使用torchaudio,开发者能够轻松地将音频数据转换为适合深度学习模型输入的形式,并利用PyTorch的高效张量运算和自动梯度功能进行训练和推理。此外,torchaudio还支持多声道音频处理和GPU加速,以满足不同应用场景的需求。

torchaudio.load读取音频文件:

python 复制代码
import torchaudio
file_path = "xx/xx.wav"
waveform, sr = torchaudio.load(file_path, normalize=True)

主要说明:

可以读取float32, int16, int32类型数据,返回的是torch.tensor类型的数据;

normalize=True时,返回的数据是归一化到(-1,1)的float32数据;

normalize=False时,返回的是float32、int16或者int32数据,具体需要看file_path本身是什么类型的音频数据;

normalize默认值为True。

torchaudio.save保存音频文件

python 复制代码
# out_path, 保存的音频文件路径,waveform保存的数据,sr是采样率
torchaudio.save(out_path, waveform, sr)

根据waveform的格式自动保存为float32、int16或者int32

相关推荐
yinmaisoft18 分钟前
当低代码遇上AI,有趣,实在有趣
android·人工智能·低代码·开发工具·rxjava
正经教主20 分钟前
【慢教程】Ollama4:ollama命令汇总
人工智能·ollama
大翻哥哥20 分钟前
Python 2025:AI工程化与智能代理开发实战
开发语言·人工智能·python
中杯可乐多加冰42 分钟前
深度解析文心大模型X1.1:智能涌现与技术革新
人工智能
用户5191495848451 小时前
揭秘LedgerCTF的AES白盒挑战:逆向工程与密码学分析
人工智能·aigc
用户5191495848451 小时前
SonicWall防火墙安全态势深度分析:固件解密与漏洞洞察
人工智能·aigc
海森大数据1 小时前
微软发布AI Agent五大可观测性实践,专治智能体“盲跑”难题
人工智能·microsoft
Christo31 小时前
TFS-2003《A Contribution to Convergence Theory of Fuzzy c-Means and Derivatives》
人工智能·算法·机器学习
qq_508823401 小时前
金融量化指标--4Sharpe夏普比率
人工智能
纳祥科技1 小时前
分享:一种为蓝牙、WIFI、U段音频发射设备提供ARC回传数字音频桥接功能的方案
网络·单片机·音视频