使用tf.data.map将音频文件分割成1秒的音频张量块可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
import librosa
def load_and_segment_audio(file_path):
audio, _ = librosa.load(file_path, sr=None) # 加载音频文件
segment_length = 1 * audio.shape[0] # 计算1秒的音频长度
segments = tf.signal.frame(audio, frame_length=segment_length, frame_step=segment_length, pad_end=True) # 分割音频
return segments
file_list = ['audio1.wav', 'audio2.wav', 'audio3.wav'] # 音频文件列表
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(file_list)
dataset = dataset.map(load_and_segment_audio)
现在,dataset中的每个元素都是1秒的音频张量块。你可以进一步处理这些音频张量块,例如进行特征提取、音频分类等。
注意:以上代码示例中使用了librosa库来加载和处理音频文件,tf.signal.frame函数用于分割音频。这些库和函数可以根据实际情况进行调整和替换。
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