torchaudio.kaldi_io¶
要使用此模块，需要安装依赖项 kaldi_io。这是 kaldi_io 的轻量级封装，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]][source]¶
创建 (key, vector
) 元组的生成器，从 ark 文件/流中读取。 - 参数:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 文件, gzipped ark 文件, pipe 或已打开的文件描述符
- 返回:
字符串是 key，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]][source]¶
创建 (key, vector
) 元组的生成器，根据 Kaldi scp 读取。 - 参数:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp 文件, gzipped scp 文件, pipe 或已打开的文件描述符
- 返回:
字符串是 key，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]][source]¶
创建 (key, vector
) 元组的生成器，从 ark 文件/流中读取。 - 参数:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 文件, gzipped ark 文件, pipe 或已打开的文件描述符
- 返回:
字符串是 key，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]][source]¶
创建 (key, matrix
) 元组的生成器，根据 Kaldi scp 读取。 - 参数:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – scp 文件, gzipped scp 文件, pipe 或已打开的文件描述符
- 返回:
字符串是 key，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]][source]¶
创建 (key, matrix
) 元组的生成器，从 ark 文件/流中读取。 - 参数:
file_or_fd (str/FileDescriptor) – ark 文件, gzipped ark 文件, pipe 或已打开的文件描述符
- 返回:
字符串是 key，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) }
