pytorch/audio

解决的问题

提供一个专为机器学习工作流设计的音频数据处理专用库，弥合原始音频信号与基于 PyTorch 的神经网络之间的差距。

工作原理

通过直接与 PyTorch 集成，该库使用 PyTorch 操作进行所有计算，从而实现强大的 GPU 加速，并利用自动微分系统（autograd）支持可训练特征。它专注于为机器学习处理音频数据，而非通用信号处理。

适用人群

使用 PyTorch 生态系统构建音频和语音处理模型的机器学习工程师和研究人员。

主要亮点

• 常见音频数据集的数据加载器。
• 音频和语音处理函数，包括强制对齐。
• 常见音频变换，如 Spectrogram、MelSpectrogram、MFCC 和 Resample。
• 与 Kaldi 等其他库兼容的接口，确保 PyTorch 代码的一致性。