SquimObjectiveBundle

class torchaudio.pipelines.SquimObjectiveBundle

捆綁關聯資訊以使用預訓練 SquimObjective 模型的 資料類。

此類提供例項化預訓練模型的介面，以及檢索預訓練權重和與模型一起使用的額外資料的必要資訊。

Torchaudio 庫會例項化此類的物件，每個物件代表一個不同的預訓練模型。客戶端程式碼應透過這些例項訪問預訓練模型。

此捆綁包可以估算語音增強的客觀評估指標分數，例如 STOI、PESQ、Si-SDR。典型用例的工作流程是：波形 -> 分數列表。請參閱下面的程式碼示例。

示例：估算輸入波形的客觀評估指標分數。

>>> import torch
>>> import torchaudio
>>> from torchaudio.pipelines import SQUIM_OBJECTIVE as bundle
>>>
>>> # Load the SquimObjective bundle
>>> model = bundle.get_model()
Downloading: "https://download.pytorch.org/torchaudio/models/squim_objective_dns2020.pth"
100%|████████████| 28.2M/28.2M [00:03<00:00, 9.24MB/s]
>>>
>>> # Resample audio to the expected sampling rate
>>> waveform = torchaudio.functional.resample(waveform, sample_rate, bundle.sample_rate)
>>>
>>> # Estimate objective metric scores
>>> scores = model(waveform)
>>> print(f"STOI: {scores[0].item()},  PESQ: {scores[1].item()}, SI-SDR: {scores[2].item()}.")

屬性

sample_rate

property SquimObjectiveBundle.sample_rate

模型訓練所用音訊的取樣率。

型別：

float

方法

get_model

SquimObjectiveBundle.get_model() → SquimObjective

構建 SquimObjective 模型，並載入預訓練權重。

返回值：

SquimObjective 的變體。