mindspore.dataset.TedliumDataset

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class mindspore.dataset.TedliumDataset(dataset_dir, release, usage=None, extensions=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=None, sampler=None, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)[源代码]

Tedlium数据集。生成的数据集的列取决于源SPH文件和相应的STM文件。

生成的数据集有六列 [waveform, sample_rate, transcript, talk_id, speaker_id, identifier]。 列 waveform 的数据类型为float32,列 sample_rate 的数据类型为int32,列 transcript、列 talk_id、列 speaker_id 和列 identifier 的数据类型为string。

参数:
  • dataset_dir (str) - 包含数据集文件的根目录路径。

  • release (str) - 指定数据集的发布版本,可以取值为 'release1''release2''release3'

  • usage (str, 可选) - 指定数据集的子集。 对于 release'release1''release2'usage 可以是 'train''test''dev''all' 。 对于 release'release3'usage 只能是 'all' 。默认值: None ,读取全部样本。

  • extensions (str, 可选) - 指定SPH文件的扩展名。默认值: None ,默认指定为 '.sph'

  • num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值: None ,读取全部样本。

  • num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值: None ,使用全局默认线程数(8),也可以通过 mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers() 配置全局线程数。

  • shuffle (bool, 可选) - 是否混洗数据集。默认值: None 。下表中会展示不同参数配置的预期行为。

  • sampler (Sampler, 可选) - 指定从数据集中选取样本的采样器。默认值: None 。下表中会展示不同配置的预期行为。

  • num_shards (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值: None 。指定此参数后, num_samples 表示每个分片的最大样本数。

  • shard_id (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值: None 。只有当指定了 num_shards 时才能指定此参数。

  • cache (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务,用于加快数据集处理,详情请阅读 单节点数据缓存 。默认值: None ,不使用缓存。

异常:
  • RuntimeError - dataset_dir 路径下不包含任何数据文件。

  • RuntimeError - 同时指定了 samplershuffle 参数。

  • RuntimeError - 同时指定了 samplernum_shards 参数或同时指定了 samplershard_id 参数。

  • RuntimeError - 指定了 num_shards 参数,但是未指定 shard_id 参数。

  • RuntimeError - 指定了 shard_id 参数,但是未指定 num_shards 参数。

  • ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。

  • ValueError - 如果 shard_id 取值不在[0, num_shards )范围。

样例:

>>> import mindspore.dataset as ds
>>> # 1) Get all train samples from TEDLIUM_release1 dataset in sequence.
>>> dataset = ds.TedliumDataset(dataset_dir="/path/to/tedlium1_dataset_directory",
...                             release="release1", shuffle=False)
>>>
>>> # 2) Randomly select 10 samples from TEDLIUM_release2 dataset.
>>> dataset = ds.TedliumDataset(dataset_dir="/path/to/tedlium2_dataset_directory",
...                             release="release2", num_samples=10, shuffle=True)
>>>
>>> # 3) Get samples from TEDLIUM_release-3 dataset for shard 0 in a 2-way distributed training.
>>> dataset = ds.TedliumDataset(dataset_dir="/path/to/tedlium3_dataset_directory",
...                             release="release3", num_shards=2, shard_id=0)
>>>
>>> # In TEDLIUM dataset, each dictionary has keys : waveform, sample_rate, transcript, talk_id,
>>> # speaker_id and identifier.
教程样例:

说明

入参 num_samplesshufflenum_shardsshard_id 可用于控制数据集所使用的采样器,其与入参 sampler 搭配使用的效果如下。

参数 samplernum_samplesshufflenum_shardsshard_id 的不同组合得到的采样器

参数 sampler

参数 num_shards / shard_id

参数 shuffle

参数 num_samples

使用的采样器

mindspore.dataset.Sampler 类型

None

None

None

sampler

numpy.ndarray,list,tuple,int 类型

/

/

num_samples

SubsetSampler(indices = sampler , num_samples = num_samples )

iterable 类型

/

/

num_samples

IterSampler(sampler = sampler , num_samples = num_samples )

None

num_shards / shard_id

None / True

num_samples

DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = True , num_samples = num_samples )

None

num_shards / shard_id

False

num_samples

DistributedSampler(num_shards = num_shards , shard_id = shard_id , shuffle = False , num_samples = num_samples )

None

None

None / True

None

RandomSampler(num_samples = num_samples )

None

None

None / True

num_samples

RandomSampler(replacement = True , num_samples = num_samples )

None

None

False

num_samples

SequentialSampler(num_samples = num_samples )

关于TEDLIUM数据集:

TEDLIUM_release1数据集:TED-LUM语料库是英语TED演讲,有转录,采样频率为16kHz。包含了大约118小时的演讲。

TEDLIUM_release2数据集:这是TED-LIUM语料库版本2,根据知识共享BY-NC-ND 3.0授权。所有会谈和文本均为TED会议有限责任公司的财产。TED-LIUM语料库是由音频谈话和他们的转录在TED网站上提供的。我们准备并过滤了这些数据,以便训练声学模型参加2011年口语翻译国际研讨会(LIUM英语/法语SLT系统在SLT任务中排名第一)。

TEDLIUM_release-3数据集:这是TED-LIUM语料库版本3,根据知识共享BY-NC-ND 3.0授权。所有会谈和文本均为TED会议有限责任公司的财产。这个新的TED-LIUM版本是通过Ubiqus公司和LIUM(法国勒芒大学)的合作发布的。

可以将数据集文件解压缩到以下目录结构中,并由MindSpore的API读取。

TEDLIUM release1与TEDLIUM release2的结构相同,只是数据不同。

.
└──TEDLIUM_release1
    └── dev
        ├── sph
            ├── AlGore_2009.sph
            ├── BarrySchwartz_2005G.sph
        ├── stm
            ├── AlGore_2009.stm
            ├── BarrySchwartz_2005G.stm
    └── test
        ├── sph
            ├── AimeeMullins_2009P.sph
            ├── BillGates_2010.sph
        ├── stm
            ├── AimeeMullins_2009P.stm
            ├── BillGates_2010.stm
    └── train
        ├── sph
            ├── AaronHuey_2010X.sph
            ├── AdamGrosser_2007.sph
        ├── stm
            ├── AaronHuey_2010X.stm
            ├── AdamGrosser_2007.stm
    └── readme
    └── TEDLIUM.150k.dic

TEDLIUM release3目录结构稍有不同。

.
└──TEDLIUM_release-3
    └── data
        ├── ctl
        ├── sph
            ├── 911Mothers_2010W.sph
            ├── AalaElKhani.sph
        ├── stm
            ├── 911Mothers_2010W.stm
            ├── AalaElKhani.stm
    └── doc
    └── legacy
    └── LM
    └── speaker-adaptation
    └── readme
    └── TEDLIUM.150k.dic

引用:

@article{
  title={TED-LIUM: an automatic speech recognition dedicated corpus},
  author={A. Rousseau, P. Deléglise, Y. Estève},
  journal={Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)},
  year={May 2012},
  biburl={https://www.openslr.org/7/}
}

@article{
  title={Enhancing the TED-LIUM Corpus with Selected Data for Language Modeling and More TED Talks},
  author={A. Rousseau, P. Deléglise, and Y. Estève},
  journal={Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)},
  year={May 2014},
  biburl={https://www.openslr.org/19/}
}

@article{
  title={TED-LIUM 3: twice as much data and corpus repartition for experiments on speaker adaptation},
  author={François Hernandez, Vincent Nguyen, Sahar Ghannay, Natalia Tomashenko, and Yannick Estève},
  journal={the 20th International Conference on Speech and Computer (SPECOM 2018)},
  year={September 2018},
  biburl={https://www.openslr.org/51/}
}

预处理操作

mindspore.dataset.Dataset.apply

对数据集对象执行给定操作函数。

mindspore.dataset.Dataset.concat

对传入的多个数据集对象进行拼接操作。

mindspore.dataset.Dataset.filter

通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。

mindspore.dataset.Dataset.flat_map

对数据集对象中每一条数据执行给定的数据处理,并将结果展平。

mindspore.dataset.Dataset.map

给定一组数据增强列表,按顺序将数据增强作用在数据集对象上。

mindspore.dataset.Dataset.project

从数据集对象中选择需要的列,并按给定的列名的顺序进行排序。

mindspore.dataset.Dataset.rename

对数据集对象按指定的列名进行重命名。

mindspore.dataset.Dataset.repeat

重复此数据集 count 次。

mindspore.dataset.Dataset.reset

重置下一个epoch的数据集对象。

mindspore.dataset.Dataset.save

将数据处理管道中正处理的数据保存为通用的数据集格式。

mindspore.dataset.Dataset.shuffle

通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。

mindspore.dataset.Dataset.skip

跳过此数据集对象的前 count 条数据。

mindspore.dataset.Dataset.split

将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。

mindspore.dataset.Dataset.take

截取数据集的前指定条数据。

mindspore.dataset.Dataset.zip

将多个dataset对象按列进行合并压缩,多个dataset对象不能有相同的列名。

Batch(批操作)

mindspore.dataset.Dataset.batch

将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据,并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。

mindspore.dataset.Dataset.bucket_batch_by_length

根据数据的长度进行分桶。

mindspore.dataset.Dataset.padded_batch

将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据,并可通过可选参数 pad_info 预先将样本补齐。

迭代器

mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator

创建数据集迭代器,返回字典形式的样本,其中键为列名,值为数据。

mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator

创建数据集迭代器,返回列表形式的样本,其中的元素为各列数据。

数据集属性

mindspore.dataset.Dataset.get_batch_size

获得数据集对象定义的批处理大小,即一个批处理数据中包含的数据条数。

mindspore.dataset.Dataset.get_class_indexing

获取类别名称到类别索引的映射字典。

mindspore.dataset.Dataset.get_col_names

返回数据集对象中包含的列名。

mindspore.dataset.Dataset.get_dataset_size

返回一个epoch中的batch数。

mindspore.dataset.Dataset.get_repeat_count

获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。

mindspore.dataset.Dataset.input_indexs

获取/设置数据列索引,它表示使用下沉模式时数据列映射至网络中的对应关系。

mindspore.dataset.Dataset.num_classes

获取数据集对象中所有样本的类别数目。

mindspore.dataset.Dataset.output_shapes

获取数据集对象中每列数据的shape。

mindspore.dataset.Dataset.output_types

获取数据集对象中每列数据的数据类型。

应用采样方法

mindspore.dataset.MappableDataset.add_sampler

为当前数据集添加子采样器。

mindspore.dataset.MappableDataset.use_sampler

替换当前数据集的最末子采样器,保持父采样器不变。

其他方法

mindspore.dataset.Dataset.sync_update

释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。

mindspore.dataset.Dataset.sync_wait

为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。

mindspore.dataset.Dataset.to_json

将数据处理管道序列化为JSON字符串,如果提供了文件名,则转储到文件中。