批量将中文单个字音频转为图像（二维矩阵）

import numpy as np
import  librosa
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import  os
import pypinyin
import torch
file_name_list=os.listdir("2500中文常用字发音")
label_class_list=sorted(set([ pypinyin.pinyin(one_name[:1])[0][0] for one_name in file_name_list]))
input_lable_list=[]
for one_name in file_name_list:print(one_name)audio,sr=librosa.load("D:/LSTM_poem/2500中文常用字发音/{}".format(one_name),16000)# x=np.linspace(6*np.pi+1,12*np.pi,200)# x_=np.linspace(1,6*np.pi+1,200)y=audio[1000:4000]total_res=np.hstack([y[::-1],y])mask=np.zeros([total_res.size,total_res.size])row,col=mask.shapem=row//2n=col//2mask[m,:]=total_resmask[m-1,:]=total_resmask[:,n]=total_resmask[:,n-1]=total_resx=0y=-1res=mask[m,0]mask[:,0]=[res]*(2*m-0*2)mask[:,-1]=[res]*(2*m-0*2)mask[0,:]=[res]*(2*m-0*2)mask[-1,:]=[res]*(2*m-0*2)for i in range(1,m-1):res = mask[m, i]mask[i:-i, i] = [res] * (2 * m - i * 2)mask[i:-i, -i-1] = [res] * (2 * m - i * 2)mask[i, i:-i] = [res] * (2 * m - i * 2)mask[-i-1, i:-i] = [res] * (2 * m - i * 2)input_lable_list.append([cv2.resize(mask,[128,128]),label_class_list.index(pypinyin.pinyin(one_name[:1])[0][0])])
torch.save({"data":input_lable_list,"voc":label_class_list},"train_audio_to_png.pth")# plt.imshow(cv2.resize(mask,[128,128]))# plt.show()
if __name__ == '__main__':pass

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