可以通过以下步骤完成:
import tensorflow as tf
import os
def parse_wav_file(wav_file):
# 读取.wav文件
audio_binary = tf.io.read_file(wav_file)
# 解码音频文件
waveform, _ = tf.audio.decode_wav(audio_binary)
# 转换为浮点张量
waveform = tf.squeeze(waveform, axis=-1)
return waveform
def get_wav_files(directory):
wav_files = []
for root, _, files in os.walk(directory):
for file in files:
if file.endswith(".wav"):
wav_files.append(os.path.join(root, file))
return wav_files
def create_dataset(directory):
# 获取.wav文件的路径列表
wav_files = get_wav_files(directory)
# 创建Dataset
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(wav_files)
# 解析.wav文件并转换为TensorFlow Dataset格式
dataset = dataset.map(parse_wav_file)
return dataset
wav_directory = "/path/to/wav/files"
dataset = create_dataset(wav_directory)
这样,你就成功地将.wav文件加载到了TensorFlow Dataset中。你可以进一步对该数据集进行处理、训练模型等操作。请注意,以上代码示例中没有提及具体的腾讯云产品,因为TensorFlow是一个开源框架,与云计算品牌商无关。
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