我目前正在尝试创建一个用于深度学习的大型数据集，其中包含大量存储在一起的压缩 mp3 文件，因此我没有 10 万个文件必须单独加载。
x = b''
with open("file1.mp3", "rb") as f:
x += f.read()
print(len(x)) # 362861
with open("file2.mp3", "rb") as f:
x += f.read()
print(len(x)) # 725722
with open("testdataset", 'wb+') as f:
f.write(x)
现在我想一个一个地加载它:
with open("testdataset", 'rb') as f:
bs = f.read(362861)
y, sr = librosa.core.load(io.BytesIO(bs), mono=True, sr=44100, dtype=np.float32) # crahes
它因以下错误而中断:
RuntimeError: Error opening <_io.BytesIO object at 0x7f509ed1cf90>: File contains data in an unknown format.
为了测试，我尝试加载原始文件，效果很好:
y, sr = librosa.core.load("file1.mp3", mono=True, sr=44100, dtype=np.float32) # works fine
请注意，原始 mp3 的“虚拟”加载也会引发警告:
UserWarning: PySoundFile failed. Trying audioread instead. warnings.warn('PySoundFile failed. Trying audioread instead.')
为什么会这样？是否有更好的方法将大量单独的文件存储在一起并一次加载它们？
以下是我使用的版本:
python: 3.8.3 (default, May 14 2020, 20:11:43)
[GCC 7.5.0]
librosa: 0.7.2
audioread: 2.1.8
numpy: 1.19.0
scipy: 1.5.0
sklearn: 0.23.1
joblib: 0.15.1
decorator: 4.4.2
six: 1.15.0
soundfile: 0.10.3
resampy: 0.2.2
numba: 0.48.0
最佳答案
如果您使用的是 torchaudio，请执行以下操作:
!pip install torch==1.11.0 torchaudio==0.11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
关于python - Librosa 无法从 BytesIO 加载，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62601346/