audio
TorchAudio 2.5.0 Release
الهدف من Torchaudio هو تطبيق Pytorch على المجال الصوتي. من خلال دعم Pytorch ، يتبع Torchaudio نفس الفلسفة المتمثلة في توفير تسريع GPU القوي ، مع التركيز على الميزات القابلة للتدريب من خلال نظام Autograd ، ولديها أسلوب ثابت (أسماء التوتر وأسماء الأبعاد). لذلك ، فهي في المقام الأول مكتبة للتعلم الآلي وليست مكتبة معالجة الإشارات العامة. يمكن رؤية فوائد Pytorch في Torchaudio من خلال وجود جميع الحسابات من خلال عمليات Pytorch مما يجعلها سهلة الاستخدام والشعور بالامتداد الطبيعي.
wav ، mp3 ، ogg ، flac ، opus ، sphere ، إلى موتر شعلة باستخدام Soxيرجى الرجوع إلى https://pytorch.org/audio/main/installation.html للتركيب وبناء عملية torchaudio.
يوجد مرجع API هنا: http://pytorch.org/audio/main/
يرجى الرجوع إلى المساهمة
إذا وجدت هذه الحزمة مفيدة ، يرجى الإشارة إلى:
@article { yang2021torchaudio ,
title = { TorchAudio: Building Blocks for Audio and Speech Processing } ,
author = { Yao-Yuan Yang and Moto Hira and Zhaoheng Ni and Anjali Chourdia and Artyom Astafurov and Caroline Chen and Ching-Feng Yeh and Christian Puhrsch and David Pollack and Dmitriy Genzel and Donny Greenberg and Edward Z. Yang and Jason Lian and Jay Mahadeokar and Jeff Hwang and Ji Chen and Peter Goldsborough and Prabhat Roy and Sean Narenthiran and Shinji Watanabe and Soumith Chintala and Vincent Quenneville-Bélair and Yangyang Shi } ,
journal = { arXiv preprint arXiv:2110.15018 } ,
year = { 2021 }
} @misc { hwang2023torchaudio ,
title = { TorchAudio 2.1: Advancing speech recognition, self-supervised learning, and audio processing components for PyTorch } ,
author = { Jeff Hwang and Moto Hira and Caroline Chen and Xiaohui Zhang and Zhaoheng Ni and Guangzhi Sun and Pingchuan Ma and Ruizhe Huang and Vineel Pratap and Yuekai Zhang and Anurag Kumar and Chin-Yun Yu and Chuang Zhu and Chunxi Liu and Jacob Kahn and Mirco Ravanelli and Peng Sun and Shinji Watanabe and Yangyang Shi and Yumeng Tao and Robin Scheibler and Samuele Cornell and Sean Kim and Stavros Petridis } ,
year = { 2023 } ,
eprint = { 2310.17864 } ,
archivePrefix = { arXiv } ,
primaryClass = { eess.AS }
}هذه مكتبة أدوات تنزيل وإعداد مجموعات البيانات العامة. نحن لا نستضيف أو نوزع مجموعات البيانات هذه ، ونهتم بجودتها أو الإنصاف ، أو ندعي أن لديك ترخيصًا لاستخدام مجموعة البيانات. تقع على عاتقك مسؤولية تحديد ما إذا كان لديك إذن لاستخدام مجموعة البيانات ضمن ترخيص مجموعة البيانات.
إذا كنت مالكًا لمجموعة البيانات وترغب في تحديث أي جزء منه (الوصف ، الاقتباس ، وما إلى ذلك) ، أو لا ترغب في تضمين مجموعة البيانات الخاصة بك في هذه المكتبة ، يرجى الاتصال من خلال مشكلة github. شكرا لمساهمتك في مجتمع ML!
قد يكون للنماذج التي تم تدريبها مسبقًا في هذه المكتبة تراخيص أو شروط وأحكام خاصة بها مستمدة من مجموعة البيانات المستخدمة للتدريب. تقع على عاتقك مسؤولية تحديد ما إذا كان لديك إذن لاستخدام النماذج لحالة الاستخدام الخاصة بك.
على سبيل المثال ، يتم إصدار نموذج SquimsUbjective تحت رخصة Creative Commons Non Commercial 4.0 International (CC-BY-NC 4.0). انظر الرابط للحصول على تفاصيل إضافية.
ويلاحظ نماذج أخرى مدربة مسبقًا لها ترخيص مختلف في الوثائق. يرجى الخروج من صفحة الوثائق.
