Torchaudio：Pytorch的音频库
Torchaudio的目标是将Pytorch应用于音频字段。通过支持Pytorch，Torchaudio遵循相同的概念，即提供强大的GPU加速度，专注于通过亲笔签名系统的培训功能，以及一致的样式（Tensor名称和维度名称）因此，它主要是机器学习库，而不是通用信号处理库。在Torchaudio中可以看到Pytorch的好处，因为所有计算都是通过Pytorch操作执行的，这使其易于使用，并且感觉就像是自然的扩展。
这是相应的版本和支持的Python版本。
/ /，要使用Anaconda安装最新版本，请运行：
要安装最新的PIP轮毂，请运行：
（如果您尚未安装火炬，则将从PYPI默认设置安装。如果您需要不同的火炬配置，请在运行此命令之前安装火炬。）
请注意，每天晚上都是根据Pytorch的建筑建造的。
pip
康达
如果您的系统配置不在上述配置中，则可以从源代码构建Torchaudio。
这将需要LibSox v14.3.2或更高版本。
OSX（自制软件）：
Linux（Ubuntu）：
Python
另外，施工过程可以静态地构建libsox和一些可选的编解码器，而Torchaudio可以通过设置环境变量来链接它们。将在施工扩展之前获得和构建施工过程，并构建Libmad，Leame，Flac，Flac，Vorbis，Vorbis，opus和Opus和libsox。此过程需要和平。
众所周知，这适用于Linux和Unix发行版，例如Ubuntu和Centos 7和Macos。如果您在新系统上尝试此操作并找到解决方案来制作您的工作，请随时分享。
故障排除检查和构造系统类型... https：//www.shouxicto.com/article/config.guess：它无法猜测系统类型
因为编解码器的配置文件是旧的，所以无法正确检测到新的环境，例如jetson aark..最新或替换此文件。/master/config.guesss
查看另一个：＃658
使用“ build_sox”
如果您在Anaconda环境中遇到类似的错误：
跑步之前
默认情况下，在OSX和Linux中，Torchaudio使用SOX作为后载和保存文件。您可以使用以下命令将后端更改为音件。有关安装说明，请参见Soundfile。
与Sox不同，目前的原始文件不支持MP3。
API在这里引用：http：//pytorch.org/audio/
由于Torchaudio是一个机器学习库，并建立在Pytorch上，因此Torchaudio围绕以下命名协议进行标准化。将“频道”的数量作为第一个维度和时间作为最后一个维度（如果适用）。pytorch的大小。对于大名字和小名，前缀（例如“张力”（，）），而尺寸名称没有以前的点缀（例如“尺寸（频道，时间）张力”）
转换期望并返回以下维度。
（...，2）支持多数的数量，并提供了Torchaudio将Torchaudio和这种张力转换为其幅度和阶段的数量。此外，在文档中，我们使用省略的编号“ ...”作为一个地方在其他维度可用的地方，例如可选批处理处理和通道尺寸。
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https://github.com/pytorch/audio
作者：hai bao？HDZ Core Group成员，全堆栈领域的高质量创作者以及每周c的前十名C