Traitement d’un audio non structuré
Vous avez beaucoup de fichiers .wav à traiter, ce qui pourrait prendre du temps. Heureusement, les fonctions que vous venez d’écrire peuvent être utilisées avec des Dask bags pour exécuter l’analyse en parallèle en utilisant tous vos cœurs disponibles.
Voici la description de la fonction not_silent() que vous avez écrite, ainsi que deux autres que vous pouvez utiliser.
not_silent(audio_dict)- Prend un dictionnaire audio et vérifie si l’audio n’est pas silencieux. Renvoie True/False.peak_frequency(audio_dict)- Prend un dictionnaire de données audio, l’analyse pour trouver la fréquence de pointe de l’audio, et l’ajoute au dictionnaire.delete_dictionary_entry(dict, key_to_drop)- Supprime une clé donnée du dictionnaire en entrée.
Les données audio loaded_audio_bag sont disponibles dans votre environnement.
Cet exercice fait partie du cours
Programmation parallèle avec Dask en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Filter out blank audio files
filtered_audio_bag = loaded_audio_bag.____(____)