WAV 데이터 불러오기
Dask bag으로 비표준 형식의 데이터를 다루려면, 직접 많은 함수를 작성해야 해요. 이번 과제에서는 오디오 데이터를 분석하므로, 이를 불러오는 사용자 정의 함수가 필요합니다.
일부 오디오 녹음은 실패해서 무음 상태예요. 일반적인 오디오 데이터는 파형처럼 보이며, 진폭이 큰 양수와 음수 값을 오갑니다. 따라서 녹음이 무음인지 확인하려면, 전체적으로 진폭이 매우 작은지 확인하면 됩니다.
scipy.io.wavfile 모듈은 wavfile로, numpy는 np로 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python에서 Dask로 병렬 프로그래밍
연습 안내
load_wav()함수 내부에서wavfile.read()를 사용해 오디오 데이터와 샘플링 주파수를 불러오세요.load_wav()함수 내부에서 반환할 딕셔너리를 구성하세요.not_silent()함수 내부에서, 입력 딕셔너리의'audio'배열의 평균 절댓값이 100보다 큰지 여부를numpy의abs()와mean()함수를 사용해 계산해 불리언으로 반환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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 ____