torchaudio.kaldi_io

要使用此模块，需要安装依赖项 kaldi_io。这是 kaldi_io 的轻量级包装器，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]]

创建 (key,vector<int>) 元组的生成器，它从 ark 文件/流中读取。

参数:

file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark、gzipped ark、管道或打开的文件描述符

返回:

字符串是键，张量是从文件读取的向量

返回类型:

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]]

创建 (key,vector<float32/float64>) 元组的生成器，根据 Kaldi scp 读取。

参数:

file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp、gzipped scp、管道或打开的文件描述符

返回:

字符串是键，张量是从文件读取的向量

返回类型:

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]]

创建 (key,vector<float32/float64>) 元组的生成器，它从 ark 文件/流中读取。

参数:

file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark、gzipped ark、管道或打开的文件描述符

返回:

字符串是键，张量是从文件读取的向量

返回类型:

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) }

矩阵

read_mat_scp

torchaudio.kaldi_io.read_mat_scp(file_or_fd: Any) → Iterable[Tuple[str, Tensor]]

创建 (key,matrix<float32/float64>) 元组的生成器，根据 Kaldi scp 读取。

参数:

file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp、gzipped scp、管道或打开的文件描述符

返回:

字符串是键，张量是从文件读取的矩阵

返回类型:

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]]

创建 (key,matrix<float32/float64>) 元组的生成器，它从 ark 文件/流中读取。

参数:

file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark、gzipped ark、管道或打开的文件描述符

返回:

字符串是键，张量是从文件读取的矩阵

返回类型:

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) }