SquimSubjectiveBundle

class torchaudio.pipelines.SquimSubjectiveBundle

捆绑相关信息以使用预训练的 SquimSubjective 模型的数据类。

此类提供接口，用于实例化预训练模型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度量分数，例如 MOS。一个典型的用例是 波形 -> 分数 之类的流程。请参见下面的代码示例。

示例：估计输入波形的主观度量分数。

>>> import torch
>>> import torchaudio
>>> from torchaudio.pipelines import SQUIM_SUBJECTIVE as bundle
>>>
>>> # Load the SquimSubjective bundle
>>> model = bundle.get_model()
Downloading: "https://download.pytorch.org/torchaudio/models/squim_subjective_bvcc_daps.pth"
100%|████████████| 360M/360M [00:09<00:00, 41.1MB/s]
>>>
>>> # Resample audio to the expected sampling rate
>>> waveform = torchaudio.functional.resample(waveform, sample_rate, bundle.sample_rate)
>>> # Use a clean reference (doesn't need to be the reference for the waveform) as the second input
>>> reference = torchaudio.functional.resample(reference, sample_rate, bundle.sample_rate)
>>>
>>> # Estimate subjective metric scores
>>> score = model(waveform, reference)
>>> print(f"MOS: {score}.")

属性

采样率

property SquimSubjectiveBundle.sample_rate

模型训练所用音频的采样率。

类型:

浮点数

方法

获取模型

SquimSubjectiveBundle.get_model() → SquimSubjective

构建 SquimSubjective 模型，并加载预训练权重。:returns: SquimObjective 的变体。