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【🎓 Python的深度問答集】torchaudio 對部分段落進行音訊解碼
torchaudio 是 PyTorch 的官方音訊處理庫，提供了許多用於音訊數據讀取、轉換和處理的工具和功能。它旨在簡化音訊數據的加載、預處理和後續處理過程，同時與 PyTorch 緊密整合， 包括我們常常用於資料科學處理的Tensor資料。
這個篇章主要在分享我們如何使用標準的I/O進行讀檔， 並一包一包進行音訊解碼的過程。
基本用法
我們在使用torchaudio的時候， 通常都是整個音檔進行載入， 如下:
waveform, sample_rate = torchaudio.load('xxx.wav')
讀一點、解一點
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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�
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
本文利用pyqt5，使用pyttsx3將QLineEdit(單行輸入框)的字串，轉成語音呈現出來。
本文主要使用SpeechRecognition來做一個簡單的語音辨識，使用pyqt5介面呈現。
按下Start Recording，開始錄音，並顯示請開始說話。然後按鈕名改名Stop
在按下Stop Recording，稍等片刻後就會呈現出辨識結果
程式範例
import sys
i
我們在「【🎓 Python的深度問答集】torchaudio 對部分段落進行音訊解碼」有分享到如何對一包包的封包進行音訊解碼， 但隨著音檔越大， 最終解碼的速度會越來越慢， 而這並非串流的本意， 串流應該就像水管一樣， 收到多少資料就運算多少量， 並不會隨著累積的容量越大而導致效能下降。
但實際
我們在語音初探篇提到TTS的流程可以分成三個部分 :輸入前處理、預測音訊特徵、語音重建，其中輸入前處理的部分上兩篇已經處理完，在進入預測音訊特徵前，讓我們先來理解最後的語音重建部分。
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