SquimObjectiveBundle

class torchaudio.pipelines.SquimObjectiveBundle

捆绑关联信息以使用预训练 SquimObjective 模型的 数据类。

此类提供实例化预训练模型的接口，以及检索预训练权重和与模型一起使用的额外数据的必要信息。

Torchaudio 库会实例化此类的对象，每个对象代表一个不同的预训练模型。客户端代码应通过这些实例访问预训练模型。

此捆绑包可以估算语音增强的客观评估指标分数，例如 STOI、PESQ、Si-SDR。典型用例的工作流程是：波形 -> 分数列表。请参阅下面的代码示例。

示例：估算输入波形的客观评估指标分数。

>>> 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()}.")

属性

sample_rate

property SquimObjectiveBundle.sample_rate

模型训练所用音频的采样率。

类型：

float

方法

get_model

SquimObjectiveBundle.get_model() → SquimObjective

构建 SquimObjective 模型，并加载预训练权重。

返回值：

SquimObjective 的变体。