注意

点击此处下载完整的示例代码

音频输入/输出¶

本教程展示了如何使用 TorchAudio 的基本 I/O API 检查音频数据、将其加载到 PyTorch 张量中以及保存 PyTorch 张量。

警告

在最近的版本中，计划/已对音频 I/O 进行多项更改。有关这些更改的详细信息，请参阅分发器的介绍。

import torch
import torchaudio

print(torch.__version__)
print(torchaudio.__version__)

2.5.0
2.5.0

准备¶

首先，我们导入模块并下载本教程中使用的音频素材。

注意

在 Google Colab 中运行本教程时，请使用以下命令安装所需的软件包

!pip install boto3

import io
import os
import tarfile
import tempfile

import boto3
import matplotlib.pyplot as plt
import requests
from botocore import UNSIGNED
from botocore.config import Config
from IPython.display import Audio
from torchaudio.utils import download_asset

SAMPLE_GSM = download_asset("tutorial-assets/steam-train-whistle-daniel_simon.gsm")
SAMPLE_WAV = download_asset("tutorial-assets/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav")
SAMPLE_WAV_8000 = download_asset("tutorial-assets/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042-8000hz.wav")


def _hide_seek(obj):
    class _wrapper:
        def __init__(self, obj):
            self.obj = obj

        def read(self, n):
            return self.obj.read(n)

    return _wrapper(obj)

  0%|          | 0.00/7.99k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 7.99k/7.99k [00:00<00:00, 14.5MB/s]

  0%|          | 0.00/53.2k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 53.2k/53.2k [00:00<00:00, 48.4MB/s]

查询音频元数据¶

函数 torchaudio.info() 获取音频元数据。您可以提供路径类对象或文件类对象。

metadata = torchaudio.info(SAMPLE_WAV)
print(metadata)

AudioMetaData(sample_rate=16000, num_frames=54400, num_channels=1, bits_per_sample=16, encoding=PCM_S)

其中

sample_rate 是音频的采样率
num_channels 是通道数
num_frames 是每个通道的帧数
bits_per_sample 是位深度
encoding 是样本编码格式

encoding 可以取以下值之一

"PCM_S"：有符号整数线性 PCM
"PCM_U"：无符号整数线性 PCM
"PCM_F"：浮点线性 PCM
"FLAC"：Flac，免费无损音频编解码器
"ULAW"：µ律，[维基百科]
"ALAW"：A律 [维基百科]
"MP3"：MP3，MPEG-1 音频第 3 层
"VORBIS"：OGG Vorbis [xiph.org]
"AMR_NB"：自适应多速率 [维基百科]
"AMR_WB"：自适应多速率宽带 [维基百科]
"OPUS"：Opus [opus-codec.org]
"GSM"：GSM-FR [维基百科]
"HTK"：单通道 16 位 PCM
"UNKNOWN"：以上均不符合

注意

bits_per_sample 对于具有压缩和/或可变比特率的格式（如 MP3）可以为 0。
num_frames 对于 GSM-FR 格式可以为 0。

metadata = torchaudio.info(SAMPLE_GSM)
print(metadata)

AudioMetaData(sample_rate=8000, num_frames=39680, num_channels=1, bits_per_sample=0, encoding=GSM)

查询文件类对象¶

torchaudio.info() 可用于文件类对象。

url = "https://download.pytorch.org/torchaudio/tutorial-assets/steam-train-whistle-daniel_simon.wav"
with requests.get(url, stream=True) as response:
    metadata = torchaudio.info(_hide_seek(response.raw))
print(metadata)

AudioMetaData(sample_rate=44100, num_frames=109368, num_channels=2, bits_per_sample=16, encoding=PCM_S)

注意

传递文件类对象时，info 不会读取所有底层数据；而只会读取开头的一部分数据。因此，对于给定的音频格式，它可能无法检索到正确的元数据，包括格式本身。在这种情况下，您可以传递 format 参数来指定音频的格式。

加载音频数据¶

要加载音频数据，您可以使用 torchaudio.load()。

此函数接受路径类对象或文件类对象作为输入。

返回值是波形（Tensor）和采样率（int）的元组。

默认情况下，生成的张量对象的 dtype=torch.float32，其值范围为 [-1.0, 1.0]。

有关支持格式的列表，请参阅 torchaudio 文档。

waveform, sample_rate = torchaudio.load(SAMPLE_WAV)

def plot_waveform(waveform, sample_rate):
    waveform = waveform.numpy()

    num_channels, num_frames = waveform.shape
    time_axis = torch.arange(0, num_frames) / sample_rate

    figure, axes = plt.subplots(num_channels, 1)
    if num_channels == 1:
        axes = [axes]
    for c in range(num_channels):
        axes[c].plot(time_axis, waveform[c], linewidth=1)
        axes[c].grid(True)
        if num_channels > 1:
            axes[c].set_ylabel(f"Channel {c+1}")
    figure.suptitle("waveform")

plot_waveform(waveform, sample_rate)

def plot_specgram(waveform, sample_rate, title="Spectrogram"):
    waveform = waveform.numpy()

    num_channels, num_frames = waveform.shape

    figure, axes = plt.subplots(num_channels, 1)
    if num_channels == 1:
        axes = [axes]
    for c in range(num_channels):
        axes[c].specgram(waveform[c], Fs=sample_rate)
        if num_channels > 1:
            axes[c].set_ylabel(f"Channel {c+1}")
    figure.suptitle(title)

plot_specgram(waveform, sample_rate)

Audio(waveform.numpy()[0], rate=sample_rate)

从文件类对象加载¶

I/O 函数支持文件类对象。这允许从本地文件系统内部和外部的位置获取和解码音频数据。以下示例说明了这一点。

# Load audio data as HTTP request
url = "https://download.pytorch.org/torchaudio/tutorial-assets/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav"
with requests.get(url, stream=True) as response:
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(_hide_seek(response.raw))
plot_specgram(waveform, sample_rate, title="HTTP datasource")

# Load audio from tar file
tar_path = download_asset("tutorial-assets/VOiCES_devkit.tar.gz")
tar_item = "VOiCES_devkit/source-16k/train/sp0307/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav"
with tarfile.open(tar_path, mode="r") as tarfile_:
    fileobj = tarfile_.extractfile(tar_item)
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(fileobj)
plot_specgram(waveform, sample_rate, title="TAR file")

  0%|          | 0.00/110k [00:00<?, ?B/s]
100%|##########| 110k/110k [00:00<00:00, 43.5MB/s]

# Load audio from S3
bucket = "pytorch-tutorial-assets"
key = "VOiCES_devkit/source-16k/train/sp0307/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav"
client = boto3.client("s3", config=Config(signature_version=UNSIGNED))
response = client.get_object(Bucket=bucket, Key=key)
waveform, sample_rate = torchaudio.load(_hide_seek(response["Body"]))
plot_specgram(waveform, sample_rate, title="From S3")

关于切片的提示¶

提供 num_frames 和 frame_offset 参数会将解码限制到输入的相应段。

可以使用普通的张量切片（即 waveform[:, frame_offset:frame_offset+num_frames]）获得相同的结果。但是，提供 num_frames 和 frame_offset 参数效率更高。

这是因为该函数一旦完成对所需帧的解码，就会结束数据采集和解码。当音频数据通过网络传输时，这很有优势，因为数据传输将在获取必要数量的数据后立即停止。

以下示例说明了这一点。

# Illustration of two different decoding methods.
# The first one will fetch all the data and decode them, while
# the second one will stop fetching data once it completes decoding.
# The resulting waveforms are identical.

frame_offset, num_frames = 16000, 16000  # Fetch and decode the 1 - 2 seconds

url = "https://download.pytorch.org/torchaudio/tutorial-assets/Lab41-SRI-VOiCES-src-sp0307-ch127535-sg0042.wav"
print("Fetching all the data...")
with requests.get(url, stream=True) as response:
    waveform1, sample_rate1 = torchaudio.load(_hide_seek(response.raw))
    waveform1 = waveform1[:, frame_offset : frame_offset + num_frames]
    print(f" - Fetched {response.raw.tell()} bytes")

print("Fetching until the requested frames are available...")
with requests.get(url, stream=True) as response:
    waveform2, sample_rate2 = torchaudio.load(
        _hide_seek(response.raw), frame_offset=frame_offset, num_frames=num_frames
    )
    print(f" - Fetched {response.raw.tell()} bytes")

print("Checking the resulting waveform ... ", end="")
assert (waveform1 == waveform2).all()
print("matched!")

Fetching all the data...
 - Fetched 108844 bytes
Fetching until the requested frames are available...
 - Fetched 108844 bytes
Checking the resulting waveform ... matched!

将音频保存到文件¶

为了将音频数据保存为常用应用程序可识别的格式，您可以使用 torchaudio.save()。

此函数接受路径类对象或文件类对象。

当传递文件类对象时，您还需要提供参数 format，以便函数知道应该使用哪种格式。对于路径类对象，函数将从扩展名推断格式。如果您保存到没有扩展名的文件，则需要提供参数 format。

保存 WAV 格式数据时，float32 张量的默认编码为 32 位浮点 PCM。您可以提供参数 encoding 和 bits_per_sample 来更改此行为。例如，要将数据保存为 16 位有符号整数 PCM，您可以执行以下操作。

注意

以较低位深度的编码保存数据会减小生成的文件大小，但也降低了精度。

waveform, sample_rate = torchaudio.load(SAMPLE_WAV)

def inspect_file(path):
    print("-" * 10)
    print("Source:", path)
    print("-" * 10)
    print(f" - File size: {os.path.getsize(path)} bytes")
    print(f" - {torchaudio.info(path)}")
    print()

无需任何编码选项保存。函数将选择提供的适合数据编码。

with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir:
    path = f"{tempdir}/save_example_default.wav"
    torchaudio.save(path, waveform, sample_rate)
    inspect_file(path)

----------
Source: /tmp/tmpu65i6inj/save_example_default.wav
----------
 - File size: 108878 bytes
 - AudioMetaData(sample_rate=16000, num_frames=54400, num_channels=1, bits_per_sample=16, encoding=PCM_S)

保存为 16 位有符号整数线性 PCM。生成的文件占用存储空间的一半，但会损失精度。

with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir:
    path = f"{tempdir}/save_example_PCM_S16.wav"
    torchaudio.save(path, waveform, sample_rate, encoding="PCM_S", bits_per_sample=16)
    inspect_file(path)

----------
Source: /tmp/tmp9xxqlowd/save_example_PCM_S16.wav
----------
 - File size: 108878 bytes
 - AudioMetaData(sample_rate=16000, num_frames=54400, num_channels=1, bits_per_sample=16, encoding=PCM_S)

torchaudio.save() 还可以处理其他格式。举几个例子：

formats = [
    "flac",
    # "vorbis",
    # "sph",
    # "amb",
    # "amr-nb",
    # "gsm",
]

waveform, sample_rate = torchaudio.load(SAMPLE_WAV_8000)
with tempfile.TemporaryDirectory() as tempdir:
    for format in formats:
        path = f"{tempdir}/save_example.{format}"
        torchaudio.save(path, waveform, sample_rate, format=format)
        inspect_file(path)

----------
Source: /tmp/tmpjayiu4jz/save_example.flac
----------
 - File size: 45262 bytes
 - AudioMetaData(sample_rate=8000, num_frames=27200, num_channels=1, bits_per_sample=16, encoding=FLAC)

保存到文件类对象¶

与其他 I/O 函数类似，您可以将音频保存到文件类对象。当保存到文件类对象时，需要参数 format。

waveform, sample_rate = torchaudio.load(SAMPLE_WAV)

# Saving to bytes buffer
buffer_ = io.BytesIO()
torchaudio.save(buffer_, waveform, sample_rate, format="wav")

buffer_.seek(0)
print(buffer_.read(16))

b'RIFFF\xa9\x01\x00WAVEfmt '

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