Python MaskAugの例

コード例 #1

ファイル: test_mask.py プロジェクト: zoeyhub/nlpaug

    def test_without_noise(self):
        aug = naa.MaskAug(sampling_rate=self.sampling_rate,
                          mask_with_noise=False)
        augmented_audio = aug.augment(self.audio)

        self.assertFalse(np.array_equal(self.audio, augmented_audio))
        self.assertEqual(len(self.audio), len(augmented_audio))

コード例 #2

ファイル: test_mask.py プロジェクト: wshBak/nlpaug

    def test_with_noise(self):
        audio, sampling_rate = librosa.load(self.sample_wav_file)

        aug = naa.MaskAug(sampling_rate=sampling_rate, mask_with_noise=True)
        augmented_audio = aug.augment(audio)

        self.assertFalse(np.array_equal(audio, augmented_audio))
        self.assertEqual(len(audio), len(augmented_audio))

コード例 #3

ファイル: test_mask.py プロジェクト: tufanmaitydev/nlpaug

    def test_zone(self):
        zone = (0, 1)
        coverage = 1.

        aug = naa.MaskAug(sampling_rate=self.sampling_rate, zone=zone, coverage=coverage, mask_with_noise=False)
        aug.model.stateless = False
        augmented_audio = aug.augment(self.audio)

        reconstruct_augmented_audio = np.concatenate(
            (self.audio[:aug.model.start_pos], aug.model.aug_data, self.audio[aug.model.end_pos:]), axis=0)

        self.assertTrue(np.array_equal(augmented_audio, reconstruct_augmented_audio))
        self.assertTrue(len(aug.model.aug_data), int(len(self.audio) * (zone[1] - zone[0]) * coverage))

コード例 #4

ファイル: test_pitch.py プロジェクト: zoeyhub/nlpaug

    def test_zone(self):
        zone = (0, 1)
        coverage = 1.
        decimal = 8

        aug = naa.MaskAug(sampling_rate=self.sampling_rate, zone=zone, coverage=coverage)
        aug.model.stateless = False
        augmented_audio = aug.augment(self.audio)
        reconstruct_augmented_audio = np.concatenate(
            (self.audio[:aug.model.start_pos], aug.model.aug_data, self.audio[aug.model.end_pos:])
            , axis=0).astype(np.float32)

        augmented_audio = np.round(augmented_audio, decimals=decimal)
        reconstruct_augmented_audio = np.round(reconstruct_augmented_audio, decimals=decimal)

        self.assertTrue(np.array_equal(augmented_audio, reconstruct_augmented_audio))
        self.assertTrue(len(aug.model.aug_data), int(len(self.audio) * (zone[1] - zone[0]) * coverage))

コード例 #5

ファイル: test_audio.py プロジェクト: xiaosongyuan/nlpaug

    def test_coverage_and_zone(self):
        params = [
            ((0.3, 0.7), 1),
            ((0, 1), 1)
        ]

        for zone, coverage in params:
            augs = [
                naa.LoudnessAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False),
                naa.MaskAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False),
                naa.NoiseAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False),
                naa.PitchAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False, sampling_rate=self.sampling_rate),
                naa.SpeedAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False),
                naa.VtlpAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False, sampling_rate=self.sampling_rate),
                naa.NormalizeAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False),
                naa.PolarityInverseAug(zone=zone, coverage=coverage, stateless=False)
            ]

            for aug in augs:
                aug_data = aug.augment(self.audio)
                self.assertTrue(len(aug_data[aug.start_pos:aug.end_pos]), int(len(self.audio) * (zone[1] - zone[0]) * coverage))

コード例 #6

ファイル: argument.py プロジェクト: Pxtri2156/Pattern_Recognition_Final_Project

def mask(data, sampling_rate):
    aug = naa.MaskAug(sampling_rate=sampling_rate, mask_with_noise=False)
    return aug.augment(data)

コード例 #7

ファイル: test_mask.py プロジェクト: zoeyhub/nlpaug

    def test_empty_input(self):
        audio = np.array([])
        aug = naa.MaskAug(sampling_rate=44100)
        augmented_audio = aug.augment(audio)

        self.assertTrue(np.array_equal(audio, augmented_audio))

コード例 #8

ファイル: data_aug.py プロジェクト: ishwarsawale/times_speaker

def add_mask(data, sr):
    aug = naa.MaskAug(sampling_rate=sr, mask_with_noise=False)
    return aug.augment(data)