sph2pipe用法

本文介绍了一种将TIMIT数据集中的特定音频格式(.wv1,.wv2,.WAV)转换为通用WAV格式的方法,并使用sph2pipe工具进一步处理。此过程涉及遍历指定目录,对所有目标音频文件进行批量转换,同时提供了音频文件的详细时间标记信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  • example
import subprocess
import os

def nist2wav(src_dir):
    count = 0
    for subdir, dirs, files in os.walk(src_dir):
        for f in files:
            fullFilename = os.path.join(subdir, f)
            if f.endswith('.wv1') or f.endswith('.wv2') or f.endswith('.WAV'):
                count += 1
                os.rename(fullFilename,fullFilename+".WAV")
                os.system("./sph2pipe "+fullFilename+".WAV"+" -f rif " +fullFilename)
                os.remove(fullFilename+".WAV")
                print(fullFilename)

if __name__ == '__main__':
    nist2wav('/storage/workspace/zhujieenv/Automatic_Speech_Recognition/speechvalley/data/data/lisa/data/timit/raw/TIMIT')

说明:

  1. /storage/workspace/zhujieenv/Automatic_Speech_Recognition/speechvalley/data/data/lisa/data/timit/raw/TIMIT为包含sph文件的目录,某个子目录包含的文件为SA1.PHN、SA1.TXT、SA1.WRD、SA1.WAV
  2. SA1.PHN:
0 9640 h#
9640 11240 sh
11240 12783 iy
12783 14078 hv
14078 16157 ae
16157 16880 dcl
16880 17103 d
17103 17587 y
17587 18760 er
18760 19720 dcl
19720 19962 d
19962 21514 aa
21514 22680 r
22680 23800 kcl
23800 24104 k
24104 26280 s
26280 28591 uw
28591 29179 dx
29179 30337 ih
30337 31880 ng
31880 32500 gcl
32500 33170 g
33170 33829 r
33829 35150 iy
35150 37370 s
37370 38568 iy
38568 40546 w
40546 42357 aa
42357 45119 sh
45119 45624 epi
45624 46855 w
46855 48680 aa
48680 49240 dx
49240 51033 er
51033 52378 q
52378 54500 ao
54500 55461 l
55461 57395 y
57395 59179 iy
59179 60600 axr
60600 63440 h#
  1. SA1.TXT:
0 63488 She had your dark suit in greasy wash water all year.
  1. SA1.WRD:
9640 12783 she
12783 17103 had
17103 18760 your
18760 24104 dark
24104 29179 suit
29179 31880 in
31880 38568 greasy
38568 45119 wash
45624 51033 water
52378 55461 all
55461 60600 year
### SPH 方法模拟管内液体融化 光滑粒子流体动力学 (Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH) 是一种无网格数值方法,广泛应用于流体力学领域中的复杂现象建模。对于管内液体融化的模拟,SPH 可通过离散化连续介质并将其表示为一组有限数量的颗粒来实现[^1]。 以下是基于 Python 的简单 SPH 实现框架,用于描述管内液体融化的过程: #### 初始化参数 ```python import numpy as np class SPHSimulation: def __init__(self, num_particles, pipe_radius, initial_temperature): self.num_particles = num_particles # 颗粒数 self.pipe_radius = pipe_radius # 管道半径 self.initial_temperature = initial_temperature # 初始温度 # 初始化位置、速度和属性 self.positions = np.random.uniform(-pipe_radius, pipe_radius, size=(num_particles, 3)) self.velocities = np.zeros((num_particles, 3)) # 假设初始静止状态 self.temperatures = np.full(num_particles, initial_temperature) # 物理常量 self.kappa = 0.1 # 导热系数 self.dt = 0.01 # 时间步长 def kernel(self, r_ij, h): """高斯核函数""" q = np.linalg.norm(r_ij) / h if q < 2: return np.exp(-(q ** 2)) * (np.pi * h ** 3)**(-1) else: return 0 def compute_interactions(self): """计算颗粒间相互作用力""" for i in range(self.num_particles): for j in range(i + 1, self.num_particles): r_ij = self.positions[j] - self.positions[i] W_ij = self.kernel(r_ij, h=0.1) # 核宽度设置为固定值 # 温度扩散项 delta_T = self.temperatures[j] - self.temperatures[i] diffusion_term = self.kappa * delta_T * W_ij # 更新温度 self.temperatures[i] += diffusion_term * self.dt self.temperatures[j] -= diffusion_term * self.dt def step(self): """时间推进一步""" self.compute_interactions() ``` 此代码片段定义了一个简单的 SPH 模拟类 `SPHSimulation`,其中包含了初始化管道内的液滴分布以及更新其物理特性的逻辑。具体来说,它实现了以下功能: - 使用随机均匀分布生成颗粒的位置。 - 定义了高斯核函数作为平滑操作的核心工具[^2]。 - 计算颗粒间的热量传递效应,并据此调整每颗颗粒的温度变化。 需要注意的是,在实际应用中可能还需要考虑更多因素,比如边界条件处理、相变过程的具体模型等[^3]。 --- ### 关于熔化过程的扩展说明 当涉及固态到液态转变时,可以引入拉氏坐标系下的潜热方程或者焓法来进行更精确地求解。这通常意味着除了常规的能量守恒外还需额外跟踪材料的状态变量(如固体分数)。因此完整的程序可能会更加复杂一些。 ---
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