TESS¶

class paddle.audio.datasets. TESS ( mode: str = 'train', n_folds=5, split=1, feat_type='raw', archive=None, **kwargs ) [源代码] ¶

TESS 数据集的实现。

参数¶

mode (str，可选) - 'train' 或 'dev' 模式两者之一，默认值为 'train'。

n_folds (int，可选) - 默认是 5，指定把数据集分为的文件夹数目， 1 个文件夹是 dev，其他是 train。

split (int，可选) - 默认是 1，指定 dev 的文件夹。

feat_type (str，可选) - 默认是 raw，raw 是原始语音，支持 mfcc，spectrogram，melspectrogram，logmelspectrogram。指定从音频提取的语音特征。

archive (dict，可选) - 默认是 None，类中已经设置默认 archive，指定数据集的下载链接和 md5 值。

返回¶

Dataset，TESS 数据集实例。

代码示例¶

          import paddle

mode = 'dev'
tess_dataset = paddle.audio.datasets.TESS(mode=mode,
                                        feat_type='raw')
for idx in range(5):
    audio, label = tess_dataset[idx]
    # do something with audio, label
    print(audio.shape, label)
    # [audio_data_length] , label_id

tess_dataset = paddle.audio.datasets.TESS(mode=mode,
                                        feat_type='mfcc',
                                        n_mfcc=40)
for idx in range(5):
    audio, label = tess_dataset[idx]
    # do something with mfcc feature, label
    print(audio.shape, label)
    # [feature_dim, num_frames] , label_id

         