Невозможно обработать файл pyd и ошибку импорта torch._C - PullRequest
Новая
       47

Невозможно обработать файл pyd и ошибку импорта torch._C

0 голосов
/ 09 января 2019

Я использую Win 10, Python 3.6, Pycharm и после загрузки модуль SIDEKIT вручную и ведение в Python lib, пакеты сайтов, чем выполнить эту программу для извлечения файлов WAV с использованием PLP, я сталкивается с этой ошибкой, чем я иду в файл (torch_C) и я замечаю что этот файл pyd и python не может его прочитать подскажите что как с этим бороться. Файл "C: /Users/KALEEM/PycharmProjects/Speech_Processing/2-Speech_Signal_Processing_and_Classification-master/feature_extraction_techniques/plp.py", строка 6, в из sidekit.frontend.vad импорт pre_emphasis Файл "C: \ Users \ KALEEM \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ sidekit__init __. Py", строка 106, в из sidekit.nnet импорт FForwardNetwork Файл "C: \ Users \ KALEEM \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ sidekit \ nnet__init __. Py", строка 30, в из sidekit.nnet.feed_forward импорт FForwardNetwork Файл "C: \ Users \ KALEEM \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ sidekit \ nnet \ feed_forward.py", строка 39, в импортный факел Файл "C: \ Users \ KALEEM \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ torch__init __. Py", строка 84, в из torch._C импорт * ImportError: Ошибка загрузки DLL: указанная процедура не найдена.

Процесс завершен с кодом выхода 1 LIB IMage 

#!usr/bin/python
import numpy
import numpy.matlib
import scipy
from scipy.fftpack.realtransforms import dct
from sidekit.frontend.vad import pre_emphasis
from sidekit.frontend.io import *
from sidekit.frontend.normfeat import *
from sidekit.frontend.features import *
import scipy.io.wavfile as wav
import numpy as np



def readWavFile(wav):
        #given a path from the keyboard to read a .wav file
        #wav = raw_input('Give me the path of the .wav file you want to read: ')
        inputWav = 'C:/Users/KALEEM/PycharmProjects/Speech_Processing/2-Speech_Signal_Processing_and_Classification-master/feature_extraction_techniques'+wav
        return inputWav
#reading the .wav file (signal file) and extract the information we need
def initialize(inputWav):
        rate , signal  = wav.read(readWavFile(inputWav)) # returns a wave_read object , rate: sampling frequency
        sig = wave.open(readWavFile(inputWav))
        # signal is the numpy 2D array with the date of the .wav file
        # len(signal) number of samples
        sampwidth = sig.getsampwidth()
        print ('The sample rate of the audio is: ',rate)
        print ('Sampwidth: ',sampwidth)
        return signal ,  rate
def PLP():
        folder = input('Give the name of the folder that you want to read data: ')
        amount = input('Give the number of samples in the specific folder: ')
        for x in range(1,int(amount)+1):
                wav = '/'+folder+'/'+str(x)+'.wav'
                print (wav)
                #inputWav = readWavFile(wav)
                signal,rate = initialize(wav)
                #returns PLP coefficients for every frame
                plp_features = plp(signal,rasta=True)
                meanFeatures(plp_features[0])
#compute the mean features for one .wav file (take the features for every frame and make a mean for the sample)
def meanFeatures(plp_features):
        #make a numpy array with length the number of plp features
        mean_features=np.zeros(len(plp_features[0]))
        #for one input take the sum of all frames in a specific feature and divide them with the number of frames
        for x in range(len(plp_features)):
                for y in range(len(plp_features[x])):
                        mean_features[y]+=plp_features[x][y]
        mean_features = (mean_features / len(plp_features))
        print (mean_features)

def main():
        PLP()

main()
...