Wczytywanie danych WAV

Aby przetwarzać niestandardowe dane przy użyciu worków Dask, często trzeba samodzielnie pisać funkcje. W tym zadaniu analizujesz dane audio, dlatego potrzebujesz własnej funkcji do ich wczytywania.

Niektóre nagrania audio są uszkodzone – brak w nich dźwięku. Prawidłowe dane audio mają kształt fali, w której amplituda przyjmuje duże wartości dodatnie i ujemne. Aby sprawdzić, czy nagranie jest ciche, możesz zweryfikować, czy amplitudy w całym klipie są bardzo małe.

Moduł scipy.io.wavfile został zaimportowany do środowiska jako wavfile, a numpy jako np.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Programowanie równoległe z Dask w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Wewnątrz funkcji load_wav() użyj wavfile.read(), aby wczytać dane audio i częstotliwość próbkowania.
Wewnątrz load_wav() zbuduj zwracany słownik.
Wewnątrz funkcji not_silent() zwróć wartość logiczną określającą, czy średnia wartość bezwzględna tablicy 'audio' w podanym słowniku jest większa niż 100 – użyj do tego funkcji abs() i mean() z biblioteki numpy.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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 ____

Edytuj i uruchom kod