Завантаження даних wav

Щоб працювати з будь-якими нестандартними даними за допомогою Dask bag, вам доведеться написати чимало власних функцій. У цьому завданні ви аналізуєте аудіодані, тож вам потрібна спеціальна функція для їх завантаження.

Деякі аудіозаписи вийшли невдалими — у них тиша. Звичайні аудіодані виглядають як хвиля, де амплітуда може бути великим додатним або від'ємним значенням. Тому, щоб перевірити, чи запис тихий, можна подивитися, чи має аудіокліп загалом дуже малі амплітуди.

Модуль scipy.io.wavfile імпортовано у ваше середовище як wavfile, а numpy — як np.

Ця вправа є частиною курсу

Паралельне програмування з Dask у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Усередині функції load_wav() використайте wavfile.read() для завантаження аудіоданих і частоти дискретизації.
Усередині load_wav() сформуйте словник, який буде повернено.
У функції not_silent() поверніть булеве значення, чи має масив 'audio' у вхідному словнику середнє абсолютне значення більше за 100, використовуючи функції abs() і mean() з numpy.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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 ____

Редагувати та запускати код