# 加载音频数据集

本节中我们将会使用🤗 Datasets来获取音频数据集。🤗 Datasets是一个下载和准备数据集的开源工具，包含了音频在内的各种模态数据。该工具集为Hugging Face Hub上公开的机器学习数据集提供了易用的接口。此外，🤗 Datasets还提供了专门为音频数据集而设的多种特性，帮助研究者和机器学习实践者更轻松地使用这些数据集。

首先，我们要确认已经安装了🤗 Datasets库：

    pip install datasets[audio]

🤗 Datasets的其中一个重磅功能是可以使用`load_dataset()`函数达到仅用一行代码下载和准备数据集。

这里我们来加载和探索MINDS-14这一音频数据集。该数据集的内容是人们向某个网银系统提问的录音，包含了多种语言和方言。

为了加载MINDS-14数据集，我们需要复制该数据集在Hugging Face Hub上的identifier（`PolyAI/minds14`），并向`load_dataset()`函数传入该参数。这里我们只选取该数据集的澳大利亚子集（`en-AU`）的训练分集：

    from datasets import load_dataset

    minds = load_dataset("PolyAI/minds14", name="en-AU", split="train")
    minds

输出：

    Dataset(
        {
            features: [
                "path",
                "audio",
                "transcription",
                "english_transcription",
                "intent_class",
                "lang_id",
            ],
            num_rows: 654,
        }
    )

该数据集包含了654个音频文件，每个都有对应的转录文字和其英语翻译，以及一个代表询问人目的的标签。“audio”列则包含了原始的音频数据。我们来仔细看看其中的一个样本：

    example = minds[0]
    example

输出

    {
        "path": "/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-AU~PAY_BILL/response_4.wav",
        "audio": {
            "path": "/root/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/f14948e0e84be638dd7943ac36518a4cf3324e8b7aa331c5ab11541518e9368c/en-AU~PAY_BILL/response_4.wav",
            "array": array(
                [0.0, 0.00024414, -0.00024414, ..., -0.00024414, 0.00024414, 0.0012207],
                dtype=float32,
            ),
            "sampling_rate": 8000,
        },
        "transcription": "I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist",
        "english_transcription": "I would like to pay my electricity bill using my card can you please assist",
        "intent_class": 13,
        "lang_id": 2,
    }

你可能注意到了”audio”列包含了好几个特征，它们分别是：

- `path`：音频文件的路径（这里为`*.wav`）。
- `array`：解码后的音频文件，以1维NumPy数组表示。
- `sampling_rate`：音频文件的采样率（该样本为8000赫兹）。

`intent_class`则是分类的具体类别。我们可以使用`int2str()`方法将该数字转换为有意义的字符串：

    id2label = minds.features["intent_class"].int2str
    id2label(example["intent_class"])

输出：

    "pay_bill"

在该样本的转录文字中，我们可以看到该音频的内容确实是某人在提一个关于账单的问题。

如果你只是想用该子集训练一个音频分类器，你可能不需要使用所有的特征。举个例子，`lang_id`标签在该子集中全部为同样的值；`english_transcription`标签和`transcription`几乎完全含有相同的内容，因此我们也可以舍弃该标签。

你可以使用🤗 Datasets的`remove_columns()`方法轻松地移除所有不相关的标签：

    columns_to_remove = ["lang_id", "english_transcription"]
    minds = minds.remove_columns(columns_to_remove)
    minds

输出：

    Dataset({features: ["path", "audio", "transcription", "intent_class"], num_rows: 654})

现在我们已经加载并检验了数据集的原始内容，让我们来听几个例子吧！我们可以使用`Gradio`中的`Blocks`功能和`Audio`功能从数据集中解码几个样本：

    import gradio as gr

    def generate_audio():
        example = minds.shuffle()[0]
        audio = example["audio"]
        return (
            audio["sampling_rate"],
            audio["array"],
        ), id2label(example["intent_class"])

    with gr.Blocks() as demo:
        with gr.Column():
            for _ in range(4):
                audio, label = generate_audio()
                output = gr.Audio(audio, label=label)

    demo.launch(debug=True)

你也可以可视化你想要的样本。这里我们试着绘制第一个样本的波形图：

    import librosa
    import matplotlib.pyplot as plt
    import librosa.display

    array = example["audio"]["array"]
    sampling_rate = example["audio"]["sampling_rate"]

    plt.figure().set_figwidth(12)
    librosa.display.waveshow(array, sr=sampling_rate)

动手试试吧！试着下载MINDS-14数据集中其他语言或方言的子集，聆听并可视化其中的一些样本，感受整个数据集的多样性。你可以在这里找到语言和方言的全部列表（仅英文）。