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Python有可导入的音频片段数据集吗?

是的,Python确实有可导入的音频片段数据集。这些数据集通常用于音频处理、机器学习和语音识别等应用。以下是一些可用的音频数据集以及相关的Python库:

音频数据集

  • AMI Corpus:语音识别数据集。
  • NSynth:大规模高质量音符标记音频数据集。
  • 鸟叫声数据集(xeno-canto):包含多种鸟类的叫声。
  • AudioSet:音频事件数据集,用于分类模型。
  • Nottingham Dataset:音乐界的MNIST,包含ABC格式和MIDI格式。
  • LakhDataset:176,581个独特MIDI文件的集合。
  • MillionSongs:包含大量音乐音频文件的数据集。
  • SALAMIDataset:非常完整的标注数据集,可以提取和弦标注。
  • MAESTROPiano Dataset:Google Magenta一直在用的钢琴演奏数据集。

Python音频处理库

  • audiocraft:用于音频处理和生成的库,支持读取、写入、处理和转换音频文件。
  • wave:专门用于读取、写入和处理WAV格式的音频文件。
  • PyAudio:提供了Python绑定到PortAudio,用于音频录制和播放。
  • sounddevice:基于PortAudio,提供了简洁的Pythonic接口,用于录制和播放音频。
  • klio-audio:专为音频处理而设计的库,支持多种音频格式,简化音频数据的读取、处理和分析。

示例代码

使用audiocraft库读取和写入音频文件的示例代码:

代码语言:javascript
复制
import audiocraft as ac
import numpy as np

# 读取音频文件
file_path = 'path/to/your/audiofile.wav'
audio_data, sample_rate = ac.read(file_path)
print(f"音频数据: {audio_data}")
print(f"采样率: {sample_rate}")

# 写入音频文件
output_path = 'path/to/your/outputfile.wav'
ac.write(output_path, audio_data, sample_rate)
print(f"音频文件已保存到: {output_path}")

使用wave库读取和写入WAV音频文件的示例代码:

代码语言:javascript
复制
import wave

# 读取音频文件
with wave.open('test.wav', 'rb') as wav_file:
    params = wav_file.getparams()
    nchannels, sampwidth, framerate, nframes = params[:4]
    audio_data = wav_file.readframes(nframes)

# 写入音频文件
with wave.open('output.wav', 'wb') as output_file:
    output_file.setparams(params)
    output_file.writeframes(audio_data)

这些数据集和库为Python提供了丰富的音频处理功能,无论是进行音频分析、特征提取还是音频生成,都能找到合适的工具和资源。

相关搜索:python自带的数据集有哪些将数据集导入Docker下的Clickhouse时出现异常:无数据可插入‘类型集不是JSON可序列化的’,但数据是dict - python如何将str格式的数据集(从剪贴板导入)转换为python数据框?Python:在每个索引有多条记录的长数据集上生成虚拟变量用户可以从具有多个模式的任何微服务架构导入数据,同时将数据集从数据库导入到HCL OneTest数据吗?我有一个数据集,其中的目标变量有15%的空值,我想使用这些空行作为我的测试集,这是可能的吗?有pandas方法可以找到数据集的第四个5分位数吗?我可以在python中一次重命名非常大的数据集的所有行/列吗?您好,您能帮助我使用Python 3.8将具有多个值的json响应导入postgres数据库吗Python web抓取,仅收集80%到90%的预期数据行。我的循环有什么问题吗?我有一个同时包含字符串和整数的数据集,如何在Python上编写只读取整数值的程序?我对雅虎财经报价数据的Python BeautifulSoup抓取器坏了。在过去的一周里有什么变化吗?我不确定这个寻找正负数据集的循环将如何工作,从而给我一个混淆矩阵。有什么建议吗?当数据集很大时,有什么技巧和技巧可以避免或降低一对多连接和非等连接的成本吗?如何将带有命名实体的CoNNL格式的文本导入到spaCy中,用我的模型推断实体,并将它们写入相同的数据集(使用Python)?我有一个动力系统相空间的数据集存储在一个文件中,并想要它的2-D动画在python中我正在用python加载一个数据集,我试着使用和不使用逗号,结果是一样的。有人能解释一下它的用法吗?
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