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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「【🎓 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
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
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。
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