載入 wav 資料

若要用 Dask bags 處理任何非標準格式的資料，你通常需要自己撰寫不少函式。這個任務要分析音訊資料，因此你需要一個自訂函式來載入音檔。

有些錄音失敗， resulting 音訊是靜音。一般的音訊資料看起來像是波形，振幅會出現很大的正值與負值。因此，要檢查錄音是否為靜音，可以檢查整段音訊的振幅是否整體都非常小。

scipy.io.wavfile 模組已匯入為 wavfile，而 numpy 已匯入為 np。

本練習屬於課程

在 Python 中使用 Dask 進行平行程式設計

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練習說明

在 load_wav() 函式內，使用 wavfile.read() 載入音訊資料與取樣頻率。
在 load_wav() 內，組出並回傳字典結果。
在 not_silent() 函式內，回傳布林值：檢查輸入字典中的 'audio' 陣列，其平均絕對值是否大於 100；請使用 numpy 的 abs() 與 mean() 函式。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

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 ____

編輯並執行程式碼