游雁
2023-05-19 219c2482ab755fbd4e49dfbdee91bf1a8a4ec49a
funasr/fileio/sound_scp.py
@@ -2,9 +2,14 @@
from pathlib import Path
from typing import Union
import random
import numpy as np
import soundfile
import librosa
from typeguard import check_argument_types
import torch
import torchaudio
from funasr.fileio.read_text import read_2column_text
@@ -30,6 +35,8 @@
        dtype=np.int16,
        always_2d: bool = False,
        normalize: bool = False,
        dest_sample_rate: int = 16000,
        speed_perturb: Union[list, tuple] = None,
    ):
        assert check_argument_types()
        self.fname = fname
@@ -37,16 +44,31 @@
        self.always_2d = always_2d
        self.normalize = normalize
        self.data = read_2column_text(fname)
        self.dest_sample_rate = dest_sample_rate
        self.speed_perturb = speed_perturb
    def __getitem__(self, key):
        wav = self.data[key]
        if self.normalize:
            # soundfile.read normalizes data to [-1,1] if dtype is not given
            array, rate = soundfile.read(wav, always_2d=self.always_2d)
        else:
            array, rate = soundfile.read(
                wav, dtype=self.dtype, always_2d=self.always_2d
            array, rate = librosa.load(
                wav, sr=self.dest_sample_rate, mono=self.always_2d
            )
        else:
            array, rate = librosa.load(
                wav, sr=self.dest_sample_rate, mono=self.always_2d, dtype=self.dtype
            )
        if self.speed_perturb is not None:
            speed = random.choice(self.speed_perturb)
            if speed != 1.0:
                array, _ = torchaudio.sox_effects.apply_effects_tensor(
                    torch.tensor(array).view(1, -1), rate,
                    [['speed', str(speed)], ['rate', str(rate)]])
                array = array.view(-1).numpy()
        if array.ndim==2:
            array=array.transpose((1, 0))
        return rate, array