文章目录一、PyTorch的简单介绍二、pytorch的CPU版本安装三、torch、torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架，它基于Python，并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力。1.PyTorch的基本特点

Torchaudio处理音频数据的PyTorch库，提供了对音频数据的加载、处理、转换等功能，并且与PyTorch深度学习框架紧密集成，可以很方便地将音频数据与神经网络模型结合使用。安装Torchaudio//需要先安装PyTorchpipinstalltorchpipinstalltorchaudio//当出现Couldn’tfind

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解决torchaudio.load报错（Couldn'tfindappropriatebackendtohandleuri）问题描述（报错信息）：问题：Traceback(mostrecentcalllast): File"resample.py",line43,in<module>  resample_use_cuda() File"resample.py",line24,inres

采集数据->采样率调整使用torchaudio进行重采样（cpu版）首先导入相关包，既然使用torch作为我们的选项，安装torch环境我就不必多说了，如果你不想用torch可以使用后文提到的另一个库1importtorch2importtorchaudio3fromtorchaudio.transformsimportResample4fromtime

前言近年来，语音转文本（Speech-to-Text,STT）技术取得了长足的进步，广泛应用于各种领域，如语音助手、自动字幕生成、智能客服等。本文将详细介绍如何利用开源语音转文本大模型进行实战，从模型选择、环境搭建、模型训练到实际应用，带您一步步实现语音转文本功能。一、模型选择目前，市