torchaudio.kaldi_io¶
要使用此模組，需要安裝依賴項 kaldi_io。這是 kaldi_io 的輕量級封裝，返回 torch.Tensor。
向量¶
read_vec_int_ark¶
- torchaudio.kaldi_io.read_vec_int_ark(file_or_fd: Any) Iterable[Tuple[str, Tensor]][source]¶
建立 (key, vector
) 元組的生成器，從 ark 檔案/流中讀取。 - 引數:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 檔案, gzipped ark 檔案, pipe 或已開啟的檔案描述符
- 返回:
字串是 key，張量是從檔案讀取的向量
- 返回型別:
Iterable[Tuple[str, Tensor]]
- 示例
>>> # read ark to a 'dictionary' >>> d = { u:d for u,d in torchaudio.kaldi_io.read_vec_int_ark(file) }
read_vec_flt_scp¶
- torchaudio.kaldi_io.read_vec_flt_scp(file_or_fd: Any) Iterable[Tuple[str, Tensor]][source]¶
建立 (key, vector
) 元組的生成器，根據 Kaldi scp 讀取。 - 引數:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp 檔案, gzipped scp 檔案, pipe 或已開啟的檔案描述符
- 返回:
字串是 key，張量是從檔案讀取的向量
- 返回型別:
Iterable[Tuple[str, Tensor]]
- 示例
>>> # read scp to a 'dictionary' >>> # d = { u:d for u,d in torchaudio.kaldi_io.read_vec_flt_scp(file) }
read_vec_flt_ark¶
- torchaudio.kaldi_io.read_vec_flt_ark(file_or_fd: Any) Iterable[Tuple[str, Tensor]][source]¶
建立 (key, vector
) 元組的生成器，從 ark 檔案/流中讀取。 - 引數:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 檔案, gzipped ark 檔案, pipe 或已開啟的檔案描述符
- 返回:
字串是 key，張量是從檔案讀取的向量
- 返回型別:
Iterable[Tuple[str, Tensor]]
- 示例
>>> # read ark to a 'dictionary' >>> d = { u:d for u,d in torchaudio.kaldi_io.read_vec_flt_ark(file) }
矩陣¶
read_mat_scp¶
- torchaudio.kaldi_io.read_mat_scp(file_or_fd: Any) Iterable[Tuple[str, Tensor]][source]¶
建立 (key, matrix
) 元組的生成器，根據 Kaldi scp 讀取。 - 引數:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp 檔案, gzipped scp 檔案, pipe 或已開啟的檔案描述符
- 返回:
字串是 key，張量是從檔案讀取的矩陣
- 返回型別:
Iterable[Tuple[str, Tensor]]
- 示例
>>> # read scp to a 'dictionary' >>> d = { u:d for u,d in torchaudio.kaldi_io.read_mat_scp(file) }
read_mat_ark¶
- torchaudio.kaldi_io.read_mat_ark(file_or_fd: Any) Iterable[Tuple[str, Tensor]][source]¶
建立 (key, matrix
) 元組的生成器，從 ark 檔案/流中讀取。 - 引數:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 檔案, gzipped ark 檔案, pipe 或已開啟的檔案描述符
- 返回:
字串是 key，張量是從檔案讀取的矩陣
- 返回型別:
Iterable[Tuple[str, Tensor]]
- 示例
>>> # read ark to a 'dictionary' >>> d = { u:d for u,d in torchaudio.kaldi_io.read_mat_ark(file) }
