pytorch/audio

解決的問題

提供專為機器學習工作流程設計的音訊資料處理專用函式庫，彌補原始音訊信號與基於 PyTorch 的神經網路之間的差距。

工作原理

透過直接整合 PyTorch，該函式庫使用 PyTorch 操作進行所有運算，實現強大的 GPU 加速，並利用自動微分系統（autograd）支援可訓練特徵。專注於為機器學習處理音訊資料，而非一般訊號處理。

適用對象

使用 PyTorch 生態系統建構音訊與語音處理模型的機器學習工程師與研究人員。

主要特色

• 常見音訊資料集的資料載入器。
• 音訊與語音處理函數，包含強制對齊。
• 常見音訊轉換，如 Spectrogram、MelSpectrogram、MFCC 和 Resample。
• 與 Kaldi 等其他函式庫相容的介面，確保 PyTorch 程式碼的一致性。