mindspore.dataset.audio.transforms.TimeMasking

class mindspore.dataset.audio.transforms.TimeMasking(iid_masks=False, time_mask_param=0, mask_start=0, mask_value=0.0)[源代码]

给音频波形施加时域掩码。

Note

待处理音频维度需为(…, freq, time)。

参数：

  • iid_masks (bool, 可选) - 是否施加随机掩码，默认值：False。

  • time_mask_param (int, 可选): 当 iid_masks 为True时，掩码长度将从[0, time_mask_param]中均匀采样；当 iid_masks 为False时，直接使用该值作为掩码的长度。取值范围为[0, time_length]，其中 time_length 为音频波形在时域的长度，默认值：0。

  • mask_start (int, 可选) - 添加掩码的起始位置，只有当 iid_masks 为True时，该值才会生效。取值范围为[0, time_length - time_mask_param]，其中 time_length 为音频波形在时域的长度，默认值：0。

  • mask_value (float, 可选) - 掩码填充值，默认值：0.0。

异常：

  • TypeError - 当 iid_masks 的类型不为bool。

  • TypeError - 当 time_mask_param 的类型不为int。

  • ValueError - 当 time_mask_param 大于音频时域长度。

  • TypeError - 当 mask_start 的类型不为int。

  • ValueError - 当 mask_start 为负数。

  • TypeError - 当 mask_value 的类型不为float。

  • ValueError - 当 mask_value 为负数。

  • RuntimeError - 当输入音频的shape不为<…, freq, time>。

../../_images/time_masking_original.png ../../_images/time_masking.png
支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>>
>>> waveform = np.random.random([1, 3, 2])
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"])
>>> transforms = [audio.TimeMasking(time_mask_param=1)]
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"])