LibriMix

class torchaudio.datasets.LibriMix(root: Union[str, Path], subset: str = 'train-360', num_speakers: int = 2, sample_rate: int = 8000, task: str = 'sep_clean', mode: str = 'min')

LibriMix [Cosentino 等人，2020] 数据集。

参数：

• root (str 或 Path) – 存储 Libri2Mix 或 Libri3Mix 目录的路径。而不是这些目录的路径。

• subset (str, 可选) – 要使用的子集。选项： ["train-360", "train-100", "dev", 和 "test"] (默认值： "train-360").

• num_speakers (int, 可选) – 说话者数量，决定要遍历的目录。数据集将遍历 s1 到 sN 目录以收集 N 个源音频。（默认值：2）

• sample_rate (int, 可选) – 音频文件的采样率。 sample_rate 决定从哪个子目录获取音频。如果任何音频具有不同的采样率，则会引发 ValueError。选项：[8000, 16000] (默认值：8000)

• task (str, 可选) – LibriMix 的任务。选项： ["enh_single", "enh_both", "sep_clean", "sep_noisy"] (默认值： "sep_clean")

• mode (str, 可选) – 创建混合时使用的模式。如果设置为 "min"，则混合和源的长度为所有源的最小长度。如果设置为 "max"，则混合和源的长度为所有源的最大长度的零填充。选项： ["min", "max"] (默认值： "min")

注意

LibriMix 数据集需要手动生成。请查看 https://github.com/JorisCos/LibriMix

__getitem__

LibriMix.__getitem__(key: int) → Tuple[int, Tensor, List[Tensor]]

从数据集中加载第 n 个样本。

参数：

key (int) – 要加载的样本的索引

返回值:

以下项目的元组;

int

采样率

张量

混合波形

张量列表

源波形列表

get_metadata

LibriMix.get_metadata(key: int) → Tuple[int, str, List[str]]

获取数据集第 n 个样本的元数据。

参数：

key (int) – 要加载的样本的索引

返回值:

以下项目的元组;

int

采样率

str

混合音频的路径

str 列表

源音频路径列表