File size: 5,383 Bytes
7454bce 89d1f99 b22589c 7454bce ccb93b3 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce b22589c 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce 89d1f99 7454bce |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 |
from huggingface_hub import list_files, hf_hub_download
import soundfile as sf
import pandas as pd
from pathlib import Path
# 1. Ищем все аудиофайлы в репозитории
repo_id = "Kremon96/VALL-E-X_Dataset"
file_list = list_files(repo_id)
# Фильтруем только аудиофайлы
audio_extensions = {'.wav', '.mp3', '.flac', '.m4a', '.ogg'}
audio_files = [f for f in file_list if Path(f.path).suffix.lower() in audio_extensions]
print(f"Найдено аудиофайлов: {len(audio_files)}")
# 2. Скачиваем и загружаем каждый файл
dataset_entries = []
for i, file_info in enumerate(audio_files):
try:
# Скачиваем файл
local_path = hf_hub_download(
repo_id=repo_id,
filename=file_info.path,
repo_type="dataset"
)
# Загружаем аудио
audio_data, sample_rate = sf.read(local_path)
# Создаем запись для датасета
dataset_entries.append({
'audio': {
'array': audio_data,
'sampling_rate': sample_rate,
'path': local_path
},
'filename': Path(file_info.path).name,
'index': i
})
print(f"✅ Загружено: {file_info.path}")
except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка загрузки {file_info.path}: {e}")
# 3. Создаем DataFrame и датасет
if dataset_entries:
# Преобразуем в DataFrame
df = pd.DataFrame(dataset_entries)
# Сохраняем как CSV для дальнейшего использования
df.to_csv('vall_ex_dataset_processed.csv', index=False)
# Создаем датасет в формате Hugging Face
from datasets import Dataset
hf_dataset = Dataset.from_pandas(df)
# Сохраняем локально
hf_dataset.save_to_disk('./vall_ex_processed_dataset')
print(f"\n✅ Датасет успешно создан!")
print(f" Файлов: {len(hf_dataset)}")
print(f" Сохранен в: ./vall_ex_processed_dataset/")
print(f" CSV с метаданными: vall_ex_dataset_processed.csv")
# Пример доступа к данным
print("\n📊 Пример первого аудио:")
print(f" Форма аудио: {hf_dataset[0]['audio']['array'].shape}")
print(f" Частота: {hf_dataset[0]['audio']['sampling_rate']} Гц")
else:
print("❌ Не удалось загрузить ни одного аудиофайла")
from huggingface_hub import list_files, hf_hub_download
import soundfile as sf
import pandas as pd
from pathlib import Path
# 1. Ищем все аудиофайлы в репозитории
repo_id = "Kremon96/VALL-E-X_Dataset"
file_list = list_files(repo_id)
# Фильтруем только аудиофайлы
audio_extensions = {'.wav', '.mp3', '.flac', '.m4a', '.ogg'}
audio_files = [f for f in file_list if Path(f.path).suffix.lower() in audio_extensions]
print(f"Найдено аудиофайлов: {len(audio_files)}")
# 2. Скачиваем и загружаем каждый файл
dataset_entries = []
for i, file_info in enumerate(audio_files):
try:
# Скачиваем файл
local_path = hf_hub_download(
repo_id=repo_id,
filename=file_info.path,
repo_type="dataset"
)
# Загружаем аудио
audio_data, sample_rate = sf.read(local_path)
# Создаем запись для датасета
dataset_entries.append({
'audio': {
'array': audio_data,
'sampling_rate': sample_rate,
'path': local_path
},
'filename': Path(file_info.path).name,
'index': i
})
print(f"✅ Загружено: {file_info.path}")
except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка загрузки {file_info.path}: {e}")
# 3. Создаем DataFrame и датасет
if dataset_entries:
# Преобразуем в DataFrame
df = pd.DataFrame(dataset_entries)
# Сохраняем как CSV для дальнейшего использования
df.to_csv('vall_ex_dataset_processed.csv', index=False)
# Создаем датасет в формате Hugging Face
from datasets import Dataset
hf_dataset = Dataset.from_pandas(df)
# Сохраняем локально
hf_dataset.save_to_disk('./vall_ex_processed_dataset')
print(f"\n✅ Датасет успешно создан!")
print(f" Файлов: {len(hf_dataset)}")
print(f" Сохранен в: ./vall_ex_processed_dataset/")
print(f" CSV с метаданными: vall_ex_dataset_processed.csv")
# Пример доступа к данным
print("\n📊 Пример первого аудио:")
print(f" Форма аудио: {hf_dataset[0]['audio']['array'].shape}")
print(f" Частота: {hf_dataset[0]['audio']['sampling_rate']} Гц")
else:
print("❌ Не удалось загрузить ни одного аудиофайла") |