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论文项目介绍
Torchaudio 是什么？
Torchaudio 是专为 PyTorch 制作的一款音频处理库。其目的在于将 PyTorch 的强大功能应用于音频领域，通过支持 GPU 加速、自动求导系统等特性，使得音频处理变得更加简便高效。值得注意的是，torchaudio 本质上是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。
功能特点
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音频输入/输出支持：
- Torchaudio 能够使用 SoX 将多种音频格式（如
wav,mp3,ogg,flac,opus,sphere）加载为 torch 张量。 - 支持 Kaldi 格式的文件读取，这对于处理语音识别任务非常有用。
- Torchaudio 能够使用 SoX 将多种音频格式（如
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数据加载器：
- 提供对常见音频数据集的数据加载支持，为研究和开发节省基础数据准备时间。
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音频和语音处理功能：
- 包含强制对齐（forced align）等功能，为语音识别和语音处理提供支持。
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常见音频变换：
- 提供如频谱图、振幅到 DB、梅尔频率谱、MFCC（梅尔频率倒谱系数）、MuLaw 编码等转换功能。
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兼容接口：
- 支持与其他库（如 Kaldi）的接口兼容，允许用户用 PyTorch 代码运行与其他库对齐的处理步骤。
安装指南
有关 Torchaudio 的安装和构建过程，请参阅 PyTorch 官方网站的安装说明。
贡献者指南
如果您希望为 Torchaudio 做出贡献，请查阅相关的贡献指南文档。
免责声明
Torchaudio 是一个下载和准备公共数据集的工具库。我们不对这些数据集的质量或公平性负责，也不声称您有使用这些数据集的许可。使用之前，用户需自行确认数据集的使用许可。
预训练模型许可证
在 Torchaudio 中提供的预训练模型可能有其自身的许可条款或条款条件。这些需用户自行查明是否符合其用例需求。例如，SquimSubjective 模型采用 Creative Commons Attribution Non Commercial 4.0 International (CC-BY-NC 4.0) 许可发布。请用户查看具体文档以获取更多信息。
