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  3. Pythonで学ぶDaskによる並列プログラミング
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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。

คำแนะนำ 1 / 4

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  • not_silent() 関数を使って、空のオーディオファイルを除外してください。