reazon-speech-analyze-speechMOS.py

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)