mindspore.dataset.audio.Contrast
- class mindspore.dataset.audio.Contrast(enhancement_amount=75.0)[源代码]
给音频波形施加对比度增强效果。
与音频压缩相比,该效果通过修改音频信号使其听起来更响亮。
接口实现方式类似于 SoX库 。
说明
待处理音频shape需为<…, time>。
- 参数:
enhancement_amount (float, 可选) - 控制音频增益的量,取值范围为[0,100]。默认值:
75.0
。请注意当 enhancement_amount 等于0时,对比度增强效果仍然会很显著。
- 异常:
TypeError - 当 enhancement_amount 的类型不为float。
ValueError - 当 enhancement_amount 取值不在[0, 100]范围内。
RuntimeError - 当输入音频的shape不为<…, time>。
- 支持平台:
CPU
样例:
>>> import numpy as np >>> import mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.audio as audio >>> >>> # Use the transform in dataset pipeline mode >>> waveform = np.random.random([5, 16]) # 5 samples >>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data=waveform, column_names=["audio"]) >>> transforms = [audio.Contrast()] >>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=transforms, input_columns=["audio"]) >>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True): ... print(item["audio"].shape, item["audio"].dtype) ... break (16,) float64 >>> >>> # Use the transform in eager mode >>> waveform = np.random.random([16]) # 1 sample >>> output = audio.Contrast()(waveform) >>> print(output.shape, output.dtype) (16,) float64
- 教程样例: