pytorch/audio

何を解決するか

機械学習ワークフローに特化した音声データ処理のための専門的なライブラリを提供し、原始的な音声信号とPyTorchベースのニューラルネットワークの間のギャップを埋めます。

動作方法

PyTorchに直接統合されることで、すべての計算にPyTorchの操作を使用し、強力なGPU加速と学習可能な特徴に利用可能な自動微分システム（autograd）を可能にします。一般の信号処理ではなく、機械学習向けの音声データ処理に焦点を当てています。

対象ユーザー

PyTorchエコシステムを使用して音声および音声処理モデルを構築している機械学習エンジニアおよび研究者です。

主な特徴

• 一般的な音声データセット用のデータローダー。
• 強制同期を含む音声および音声処理関数。
• スペクトログラム、メルスペクトログラム、MFCC、リサンプリングなどの一般的な音声変換。
• Kaldiなどの他のライブラリと整合性を保つためのインターフェース。