加载音频数据

您可以使用 Audio 特性加载音频数据集，该特性会在您访问示例时自动解码和重新采样音频文件。音频解码基于 soundfile python 包，该包在底层使用 libsndfile C 库。

安装

要使用音频数据集，您需要安装 audio 依赖项。查看安装指南以了解如何安装它。

本地文件

您可以使用音频文件路径加载自己的数据集。使用 cast_column() 函数来获取音频文件路径列，并将其转换为 Audio 特性

>>> audio_dataset = Dataset.from_dict({"audio": ["path/to/audio_1", "path/to/audio_2", ..., "path/to/audio_n"]}).cast_column("audio", Audio())
>>> audio_dataset[0]["audio"]
{'array': array([ 0.        ,  0.00024414, -0.00024414, ..., -0.00024414,
         0.        ,  0.        ], dtype=float32),
 'path': 'path/to/audio_1',
 'sampling_rate': 16000}

AudioFolder

您还可以使用 AudioFolder 数据集构建器加载数据集。它不需要编写自定义数据加载器，使其在快速创建和加载具有数千个音频文件的数据集时非常有用。

带有元数据的 AudioFolder

要将您的音频文件与元数据信息链接，请确保您的数据集具有 metadata.csv 文件。您的数据集结构可能如下

folder/train/metadata.csv
folder/train/first_audio_file.mp3
folder/train/second_audio_file.mp3
folder/train/third_audio_file.mp3

您的 metadata.csv 文件必须具有 file_name 列，该列将音频文件与其元数据链接。示例 metadata.csv 文件可能如下所示

file_name,transcription
first_audio_file.mp3,znowu się duch z ciałem zrośnie w młodocianej wstaniesz wiosnie i możesz skutkiem tych leków umierać wstawać wiek wieków dalej tam były przestrogi jak siekać głowę jak nogi
second_audio_file.mp3,już u źwierzyńca podwojów król zasiada przy nim książęta i panowie rada a gdzie wzniosły krążył ganek rycerze obok kochanek król skinął palcem zaczęto igrzysko
third_audio_file.mp3,pewnie kędyś w obłędzie ubite minęły szlaki zaczekajmy dzień jaki poślemy szukać wszędzie dziś jutro pewnie będzie posłali wszędzie sługi czekali dzień i drugi gdy nic nie doczekali z płaczem chcą jechać dali

AudioFolder 将加载音频数据并创建一个包含来自 metadata.csv 的文本的 transcription 列

>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_dir="/path/to/folder")
>>> # OR by specifying the list of files
>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_files=["path/to/audio_1", "path/to/audio_2", ..., "path/to/audio_n"])

您可以使用 data_files 参数从其 URL 加载远程数据集

>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_files=["https://foo.bar/audio_1", "https://foo.bar/audio_2", ..., "https://foo.bar/audio_n"]
>>> # for example, pass SpeechCommands archive:
>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_files="https://s3.amazonaws.com/datasets.huggingface.co/SpeechCommands/v0.01/v0.01_test.tar.gz")

元数据也可以指定为 JSON Lines，在这种情况下，使用 metadata.jsonl 作为元数据文件的名称。此格式在其中一列比较复杂（例如，浮点数列表）的情况下很有用，以避免解析错误或将复杂的值读取为字符串。

要忽略元数据文件中的信息，请在 load_dataset() 中设置 drop_metadata=True

>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_dir="/path/to/folder", drop_metadata=True)

如果您没有元数据文件，AudioFolder 会自动从目录名称推断标签名称。如果您想删除自动创建的标签，请设置 drop_labels=True。在这种情况下，您的数据集将只包含音频列

>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("audiofolder", data_dir="/path/to/folder_without_metadata", drop_labels=True)

有关创建您自己的 AudioFolder 数据集的更多信息，请查看创建音频数据集指南。

有关如何加载任何类型的数据集的指南，请查看通用加载指南。

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