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Unstructured ऑडियो प्रोसेस करना

आपके पास प्रोसेस करने के लिए बहुत सारी .wav फाइलें हैं, जिनमें काफी समय लग सकता है। अच्छी बात यह है कि आपने जो फंक्शन अभी लिखे हैं, उन्हें Dask bags के साथ इस्तेमाल करके आप अपने सभी उपलब्ध कोर पर analysis को parallel में चला सकते हैं.

यहाँ आपके द्वारा लिखा गया not_silent() फंक्शन और दो अतिरिक्त फंक्शन का विवरण दिया है जिन्हें आप इस्तेमाल कर सकते हैं.

  • not_silent(audio_dict) - एक ऑडियो डिक्शनरी लेता है और जाँचता है कि ऑडियो साइलेंट नहीं है। True/False लौटाता है.
  • peak_frequency(audio_dict) - ऑडियो डेटा की डिक्शनरी लेता है, ऑडियो की peak frequency निकालने के लिए उसे analyze करता है, और उसे डिक्शनरी में जोड़ देता है.
  • delete_dictionary_entry(dict, key_to_drop) - इनपुट डिक्शनरी से दी गई key हटा देता है.

ऑडियो डेटा loaded_audio_bag आपके environment में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Dask के साथ Parallel Programming

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Filter out blank audio files
filtered_audio_bag = loaded_audio_bag.____(____)
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