Audiodateien für Textklassifikation vorbereiten
Acme ist von deiner bisherigen Arbeit sehr beeindruckt. Deshalb haben sie dir zwei weitere Ordner mit Audiodateien geschickt.
Ein Ordner heißt pre_purchase und enthält Audio-Snippets von Kundinnen und Kunden vor dem Kauf, zum Beispiel pre_purchase_audio_25.mp3 (file).
Der andere heißt post_purchase und enthält Audio-Snippets von Kundinnen und Kunden nach einem Kauf (post-purchase), zum Beispiel post_purchase_audio_27.mp3 (file).
Beim Durchsehen der Dateien stellst du fest, dass es in jedem Ordner etwa 50 Dateien gibt und sie im .mp3-Format vorliegen.
Acme möchte wissen, ob du einen Klassifikator bauen kannst, um zukünftige Anrufe zu klassifizieren. Du sagst ihnen, klar, das bekommst du hin.
In dieser Übung gehst du also jeden Ordner durch und konvertierst die Audiodateien mit convert_to_wav() ins .wav-Format, damit du sie transkribieren kannst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Verarbeitung gesprochener Sprache in Python
Anleitung zur Übung
- Konvertiere die Dateien in
pre_purchasemitconvert_to_wav()ins.wav-Format. - Konvertiere die Dateien in
post_purchasemitconvert_to_wav()ins.wav-Format.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Convert post purchase
for file in post_purchase:
print(f"Converting {file} to .wav...")
convert_to_wav(____)
# Convert pre purchase
for file in ____:
print(f"Converting {file} to .wav...")
____(file)