torchaudio.sox_effects.apply_effects_file

torchaudio.sox_effects.apply_effects_file(path: str, effects: List[List[str]], normalize: bool = True, channels_first: bool = True, format: Optional[str] = None) → Tuple[Tensor, int]

將 sox 效果套用至音訊檔案，並將結果資料載入為 Tensor

注意

此函數的工作方式與 sox 命令非常相似，但仍有些許差異。例如，sox 命令會自動新增某些效果 (例如 speed、pitch 等效果後的 rate 效果)，但此函數僅套用給定的效果。因此，若要實際套用 speed 效果，您也需要提供具有所需取樣率的 rate 效果，因為在內部，speed 效果僅變更取樣率，而不會更動樣本。

參數:

• path (path-like object) – 音訊資料來源。

• effects (List[List[str]]) – 效果清單。

• normalize (bool, optional) –

  當 True 時，此函數會將原生樣本類型轉換為 float32。預設值：True。

  如果輸入檔案是整數 WAV，則給定 False 會將結果 Tensor 類型變更為整數類型。此引數對於整數 WAV 類型以外的格式無效。

• channels_first (bool, optional) – 若為 True，則傳回的 Tensor 維度為 [channel, time]。否則，傳回的 Tensor 維度為 [time, channel]。

• format (str 或 None, optional) – 使用給定格式覆寫格式偵測。當 libsox 無法從標頭或副檔名推斷格式時，提供此引數可能會有所幫助，

回傳:

結果 Tensor 和取樣率。如果 normalize=True，則結果 Tensor 一律為 float32 類型。如果 normalize=False 且輸入音訊檔案是整數 WAV 檔案，則結果 Tensor 具有對應的整數類型。(請注意，不支援 24 位元整數類型) 如果 channels_first=True，則結果 Tensor 維度為 [channel, time]，否則為 [time, channel]。

回傳類型:

(Tensor, int)

範例 - 基本用法

>>>
>>> # Defines the effects to apply
>>> effects = [
...     ['gain', '-n'],  # normalises to 0dB
...     ['pitch', '5'],  # 5 cent pitch shift
...     ['rate', '8000'],  # resample to 8000 Hz
... ]
>>>
>>> # Apply effects and load data with channels_first=True
>>> waveform, sample_rate = apply_effects_file("data.wav", effects, channels_first=True)
>>>
>>> # Check the result
>>> waveform.shape
torch.Size([2, 8000])
>>> waveform
tensor([[ 5.1151e-03,  1.8073e-02,  2.2188e-02,  ...,  1.0431e-07,
         -1.4761e-07,  1.8114e-07],
        [-2.6924e-03,  2.1860e-03,  1.0650e-02,  ...,  6.4122e-07,
         -5.6159e-07,  4.8103e-07]])
>>> sample_rate
8000

範例 - 對資料集套用隨機速度擾動

>>>
>>> # Load data from file, apply random speed perturbation
>>> class RandomPerturbationFile(torch.utils.data.Dataset):
...     """Given flist, apply random speed perturbation
...
...     Suppose all the input files are at least one second long.
...     """
...     def __init__(self, flist: List[str], sample_rate: int):
...         super().__init__()
...         self.flist = flist
...         self.sample_rate = sample_rate
...
...     def __getitem__(self, index):
...         speed = 0.5 + 1.5 * random.randn()
...         effects = [
...             ['gain', '-n', '-10'],  # apply 10 db attenuation
...             ['remix', '-'],  # merge all the channels
...             ['speed', f'{speed:.5f}'],  # duration is now 0.5 ~ 2.0 seconds.
...             ['rate', f'{self.sample_rate}'],
...             ['pad', '0', '1.5'],  # add 1.5 seconds silence at the end
...             ['trim', '0', '2'],  # get the first 2 seconds
...         ]
...         waveform, _ = torchaudio.sox_effects.apply_effects_file(
...             self.flist[index], effects)
...         return waveform
...
...     def __len__(self):
...         return len(self.flist)
...
>>> dataset = RandomPerturbationFile(file_list, sample_rate=8000)
>>> loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=32)
>>> for batch in loader:
>>>     pass

使用 apply_effects_file 的教學

音訊特徵擴增

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