pyAudioProcessing 项目使用教程
2024-09-28 21:10:10作者:韦蓉瑛
1. 项目目录结构及介绍
pyAudioProcessing 项目的目录结构如下:
pyAudioProcessing/
├── data_samples/
├── pyAudioProcessing/
├── requirements/
│ └── requirements.txt
├── tests/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE.md
├── README.md
├── setup.cfg
└── setup.py
目录结构介绍
- data_samples/: 存放示例音频数据的目录。
- pyAudioProcessing/: 项目的主要代码目录,包含音频处理和特征提取的实现。
- requirements/: 存放项目依赖文件的目录,包含
requirements.txt文件。 - tests/: 存放测试代码的目录。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
- LICENSE.md: 项目的开源许可证文件。
- README.md: 项目的说明文档。
- setup.cfg: 项目的配置文件。
- setup.py: 项目的安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
pyAudioProcessing 项目没有明确的“启动文件”,因为它是一个库,而不是一个独立的应用程序。用户可以通过导入 pyAudioProcessing 模块来使用其中的功能。
例如:
from pyAudioProcessing import feature_extraction
# 使用 feature_extraction 模块中的功能
features = feature_extraction.extract_features("path/to/audio.wav")
3. 项目的配置文件介绍
setup.cfg
setup.cfg 是项目的配置文件,用于配置 setuptools 的安装过程。它通常包含以下内容:
[metadata]
name = pyAudioProcessing
version = 1.1.13
description = A Python based library for processing audio data into features (GFCC, MFCC, spectral, chroma) and building Machine Learning models.
long_description = file: README.md
long_description_content_type = text/markdown
author = Jyotika Singh
author_email = jyotika.singh@example.com
url = https://github.com/jsingh811/pyAudioProcessing
license = GPL-3.0
[options]
packages = find:
install_requires =
numpy
scipy
scikit-learn
librosa
[options.packages.find]
where = .
setup.py
setup.py 是项目的安装脚本,用于定义项目的元数据和依赖项。它通常包含以下内容:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name="pyAudioProcessing",
version="1.1.13",
description="A Python based library for processing audio data into features (GFCC, MFCC, spectral, chroma) and building Machine Learning models.",
long_description=open("README.md").read(),
long_description_content_type="text/markdown",
author="Jyotika Singh",
author_email="jyotika.singh@example.com",
url="https://github.com/jsingh811/pyAudioProcessing",
license="GPL-3.0",
packages=find_packages(),
install_requires=[
"numpy",
"scipy",
"scikit-learn",
"librosa"
],
classifiers=[
"License :: OSI Approved :: GNU General Public License v3 (GPLv3)",
"Programming Language :: Python :: 3",
"Programming Language :: Python :: 3.6",
"Programming Language :: Python :: 3.7",
"Programming Language :: Python :: 3.8",
"Programming Language :: Python :: 3.9",
],
)
setup.py 文件定义了项目的名称、版本、描述、作者、依赖项等信息,并指定了项目的包和分类器。
通过以上配置文件,用户可以轻松地安装和使用 pyAudioProcessing 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
411
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
604
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
181
暂无简介
Dart
775
192
deepin linux kernel
C
27
11
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
252
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
154
895