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：