wav डेटा लोड करना
Dask bags के साथ किसी भी non-standard डेटा पर काम करने के लिए, आपको कई कस्टम फंक्शन स्वयं लिखने होंगे. इस कार्य में, आप ऑडियो डेटा का विश्लेषण कर रहे हैं, इसलिए आपको उसे लोड करने के लिए एक कस्टम फंक्शन चाहिए.
कुछ ऑडियो रिकॉर्डिंग फेल हो गईं, और उनमें ऑडियो साइलेंट है. सामान्य ऑडियो डेटा वेव जैसा दिखता है, जहाँ amplitude बड़े पॉज़िटिव और नेगेटिव मानों तक जाता है. इसलिए, यह जाँचने के लिए कि कोई रिकॉर्डिंग साइलेंट है या नहीं, आप देख सकते हैं कि पूरे ऑडियो क्लिप के amplitudes बहुत छोटे हैं या नहीं.
scipy.io.wavfile मॉड्यूल आपके environment में wavfile नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और numpy को np नाम से इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Dask के साथ Parallel Programming
अभ्यास निर्देश
load_wav()फंक्शन के अंदर,wavfile.read()का उपयोग करके audio डेटा और sampling frequency लोड करें.load_wav()के अंदर, लौटाए जाने वाले dictionary का निर्माण करें.not_silent()फंक्शन के अंदर, इनपुट dictionary में मौजूद'audio'array का mean absolute value 100 से बड़ा है या नहीं, इसका boolean लौटाएँ. इसके लिएnumpyकेabs()औरmean()फंक्शन का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def load_wav(filename):
# Load in the audio data
sampling_freq, audio = ____
# Add the filename, audio data, and sampling frequency to the dictionary
data_dict = {
'filename': ____,
'audio': ____,
'sample_frequency': ____,
}
return data_dict
def not_silent(data_dict):
# Check if the audio data is silent
return ____