การประมวลผลไฟล์เสียงที่ไม่มีโครงสร้าง
มีไฟล์ .wav จำนวนมากที่ต้องประมวลผล ซึ่งอาจใช้เวลานานพอสมควร โชคดีที่ฟังก์ชันที่เพิ่งเขียนไปสามารถใช้ร่วมกับ Dask bags เพื่อรันการวิเคราะห์แบบขนานโดยใช้คอร์ที่มีอยู่ทั้งหมดได้
ต่อไปนี้คือคำอธิบายของฟังก์ชัน not_silent() ที่เขียนไว้ รวมถึงฟังก์ชันเพิ่มเติมอีกสองตัวที่สามารถนำมาใช้ได้
not_silent(audio_dict)- รับ audio dictionary แล้วตรวจสอบว่าไฟล์เสียงนั้นไม่ใช่เสียงเงียบ คืนค่า True/Falsepeak_frequency(audio_dict)- รับ dictionary ของข้อมูลเสียง วิเคราะห์เพื่อหาความถี่สูงสุด แล้วเพิ่มค่านั้นลงใน dictionarydelete_dictionary_entry(dict, key_to_drop)- ลบ key ที่ระบุออกจาก dictionary ที่รับเข้ามา
ข้อมูลเสียง loaded_audio_bag พร้อมใช้งานในสภาพแวดล้อมของคุณแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Parallel Programming with Dask in Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Filter out blank audio files
filtered_audio_bag = loaded_audio_bag.____(____)