Préparer des fichiers audio pour la classification de texte
Acme est très impressionnée par votre travail jusqu’ici. Elle vous a donc envoyé deux autres dossiers de fichiers audio.
Un dossier s’appelle pre_purchase et contient des extraits audio de clientes et clients avant l’achat, comme pre_purchase_audio_25.mp3 (file).
L’autre s’appelle post_purchase et contient des extraits audio de clientes et clients ayant déjà acheté (post-achat), comme post_purchase_audio_27.mp3 (file).
En inspectant les fichiers, vous constatez qu’il y en a environ 50 dans chaque dossier et qu’ils sont au format .mp3.
Acme souhaite savoir si vous pouvez créer un classifieur pour classer les futurs appels. Vous répondez que oui, sans problème.
Dans cet exercice, vous allez parcourir chaque dossier et convertir les fichiers audio au format .wav avec convert_to_wav() afin de pouvoir les transcrire.
Cet exercice fait partie du cours
Traitement du langage parlé en Python
Instructions
- Convertissez les fichiers dans
pre_purchaseen.wavavecconvert_to_wav(). - Convertissez les fichiers dans
post_purchaseen.wavavecconvert_to_wav().
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)