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	import torch
	import librosa
	import json
	import numpy as np
	from datasets import load_dataset

	# データセットをロード
	ds = load_dataset("reazon-research/reazonspeech", "all")

	# GPUが利用可能な場合はGPUを使用し、そうでない場合はエラーメッセージを表示して終了
	if torch.cuda.is_available():
	device = torch.device('cuda')
	else:
	print("エラー: GPUが利用可能ではありません。GPUを使用して実行してください。")
	exit(1)

	# speech-mosの予測器を初期化
	predictor = torch.hub.load("tarepan/SpeechMOS:v1.2.0", "utmos22_strong", trust_repo=True)

	# predictorをGPUに移動
	predictor = predictor.to(device)

	# データを前処理するための関数
	def preprocess_audio(data):
	# データが整数型の場合、浮動小数点型に変換
	if data.dtype == np.int16:
	data = data.astype(np.float32) / np.iinfo(np.int16).max
	elif data.dtype == np.int32:
	data = data.astype(np.float32) / np.iinfo(np.int32).max

	# ステレオをモノラルに変換（必要があれば）
	if len(data.shape) == 2:
	data = data.mean(axis=1)

	return data

	def process_audio_data(data):
	# 音声データを読み込む
	audio_data = data['audio']['array']
	sr = data['audio']['sampling_rate']

	# データを前処理
	audio_data = preprocess_audio(audio_data)

	# speech-mosを使用して数値を取得
	audio_data_tensor = torch.from_numpy(audio_data).unsqueeze(0).to(torch.float32).to(device) # GPUに移動
	score = predictor(audio_data_tensor.to(torch.float32), sr) # 入力データをfloat32に変換

	# 結果を辞書に格納
	result = {
	"ファイル名": data['name'],
	"MOS値": float(score),
	"トランスクリプション": data['transcription']
	}

	# 不要な変数を削除してメモリを解放
	del audio_data, audio_data_tensor

	return result

	def process_and_save_results(ds):
	total_data = len(ds['train'])
	for i, data in enumerate(ds['train']):
	result = process_audio_data(data)
	print(f"処理中: {i+1}/{total_data} ({(i+1)/total_data*100:.2f}%)")
	yield result

	# 結果を保存するジェネレータ関数
	def save_results_to_json(ds):
	with open('audio_analysis_results_speechMOS.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
	f.write('[\n')
	for i, result in enumerate(process_and_save_results(ds)):
	print("ファイル名:" + result["ファイル名"] + ", MOS値:" + str(result["MOS値"]))
	print("トランスクリプション: ", result["トランスクリプション"])
	json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=4)
	if i < len(ds['train']) - 1:
	f.write(',\n')
	f.write('\n]')

	print("JSONファイルが保存されました。")

	# 結果を保存
	save_results_to_json(ds)