非構造化オーディオの処理
処理すべき .wav ファイルが大量にあり、時間がかかりそうです。幸い、先ほど作成した関数は Dask の bag と組み合わせて使えるので、手元のすべてのコアを使って並列に解析できます。
ここでは、作成した not_silent() 関数の説明に加えて、利用できる関数をもう2つ紹介します。
not_silent(audio_dict)- オーディオの辞書を受け取り、無音でないかを判定します。True/False を返します。peak_frequency(audio_dict)- オーディオデータの辞書を受け取り、解析してピーク周波数を求め、辞書に追加します。delete_dictionary_entry(dict, key_to_drop)- 入力された辞書から指定したキーを削除します。
オーディオデータ loaded_audio_bag は環境内で利用可能です。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Filter out blank audio files
filtered_audio_bag = loaded_audio_bag.____(____)