mindspore.dataset.LJSpeechDataset ================================= .. py:class:: mindspore.dataset.LJSpeechDataset(dataset_dir, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None) LJSpeech数据集。 生成的数据集有四列: `[waveform, sample_rate, transcription, normalized_transcript]` 。 `waveform` 列的数据类型为float32。 `sample_rate` 列的数据类型为int32。 `transcription` 列的数据类型为string。 `normalized_transcript` 列的数据类型为string。 参数: - **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。 - **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数,可以小于数据集总数。默认值:None,读取全部样本音频。 - **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值:None,使用全局默认线程数(8),也可以通过 `mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。 - **shuffle** (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值:None。下表中会展示不同参数配置的预期行为。 - **sampler** (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值:None。下表中会展示不同配置的预期行为。 - **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值:None。指定此参数后, `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。 - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值:None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。 - **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务,用于加快数据集处理,详情请阅读 `单节点数据缓存 `_ 。默认值:None,不使用缓存。 异常: - **RuntimeError** - `dataset_dir` 路径下不包含数据文件。 - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `shuffle` 参数。 - **RuntimeError** - 同时指定了 `sampler` 和 `num_shards` 参数或同时指定了 `sampler` 和 `shard_id` 参数。 - **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数,但是未指定 `shard_id` 参数。 - **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数,但是未指定 `num_shards` 参数。 - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。 - **ValueError** - 如果 `shard_id` 取值不在[0, `num_shards` )范围。 .. note:: 此数据集可以指定参数 `sampler` ,但参数 `sampler` 和参数 `shuffle` 的行为是互斥的。下表展示了几种合法的输入参数组合及预期的行为。 .. list-table:: 配置 `sampler` 和 `shuffle` 的不同组合得到的预期排序结果 :widths: 25 25 50 :header-rows: 1 * - 参数 `sampler` - 参数 `shuffle` - 预期数据顺序 * - None - None - 随机排列 * - None - True - 随机排列 * - None - False - 顺序排列 * - `sampler` 实例 - None - 由 `sampler` 行为定义的顺序 * - `sampler` 实例 - True - 不允许 * - `sampler` 实例 - False - 不允许 **关于LJSPEECH数据集:** LJSPEECH是一个公共领域的语音数据集,由13,100个来自7部非小说类书籍的段落短音频片段组成。 为每个剪辑片段都进行转录。剪辑的长度从1秒到10秒不等,总长度约为24小时。 这些被阅读的文本于1884年至1964年间出版,属于公共领域。这些音频由LibriVox项目于2016-17年录制。 以下是原始的LJSPEECH数据集结构。 可以将数据集文件解压缩到以下目录结构中,并由MindSpore的API读取。 .. code-block:: . └── LJSpeech-1.1 ├── README ├── metadata.csv └── wavs ├── LJ001-0001.wav ├── LJ001-0002.wav ├── LJ001-0003.wav ├── LJ001-0004.wav ├── LJ001-0005.wav ├── LJ001-0006.wav ├── LJ001-0007.wav ├── LJ001-0008.wav ... ├── LJ050-0277.wav └── LJ050-0278.wav **引用:** .. code-block:: @misc{lj_speech17, author = {Keith Ito and Linda Johnson}, title = {The LJ Speech Dataset}, howpublished = {url{https://keithito.com/LJ-Speech-Dataset}}, year = 2017 } .. include:: mindspore.dataset.api_list_audio.txt