Încărcarea datelor wav

Pentru a lucra cu date non-standard folosind Dask bags, va trebui să scrii multe funcții personalizate. În această sarcină, analizezi date audio, deci ai nevoie de o funcție proprie pentru a le încărca.

Unele înregistrări audio au eșuat, astfel că acestea sunt silențioase. Datele audio normale arată ca un val, unde amplitudinea atinge valori mari pozitive și negative. Prin urmare, pentru a verifica dacă o înregistrare este silențioasă, poți verifica dacă clipul audio are amplitudini foarte mici în general.

Modulul scipy.io.wavfile a fost importat în mediul tău ca wavfile, iar numpy a fost importat ca np.

Acest exercițiu face parte din cursul

Programare paralelă cu Dask în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

În interiorul funcției load_wav(), folosește wavfile.read() pentru a încărca datele audio și frecvența de eșantionare.
În interiorul funcției load_wav(), construiește dicționarul returnat.
În interiorul funcției not_silent(), returnează un boolean care să indice dacă array-ul 'audio' din dicționarul de intrare are o medie a valorii absolute mai mare decât 100, folosind funcțiile abs() și mean() din numpy.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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 ____

Editează și rulează codul