SquimObjectiveBundle

class torchaudio.pipelines.SquimObjectiveBundle

用于捆绑相关信息以使用预训练的 SquimObjective 模型的数据类。

此类提供用于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其他必要数据的信息。

Torchaudio 库实例化此类的对象，每个对象都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。

此捆绑包可以估计语音增强的主观指标得分，例如 STOI、PESQ、Si-SDR。一个典型的用例是类似 波形 -> 得分列表 的流程。请参阅下面的代码示例。

示例：估计输入波形的主观指标得分。

>>> 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

采样率

property SquimObjectiveBundle.sample_rate

模型训练所用音频的采样率。

类型:

float

方法

获取模型

SquimObjectiveBundle.get_model() → SquimObjective

构建 SquimObjective 模型，并加载预训练权重。

返回值:

SquimObjective 的变体。