Python 3.x 如何从tfrecord解码VGISH音频集嵌入？_Python 3.x_Tensorflow_Embedding_Tfrecord_Transfer Learning

Python 3.x 如何从tfrecord解码VGISH音频集嵌入？

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我正在尝试使用该模型的预训练库生成的128字节嵌入来进行音频数据的迁移学习。使用

python vggish_interference_demo.py--wav_文件…

将我的训练数据编码为tfrecord效果很好，但现在我想将其用作另一个模型的输入（例如，我用keras或其他东西创建的神经网络）。使用一些和文档，我完成了一个文件的第一个嵌入记录：

tfrecords_filename = 'example1.tfrecord'
record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator(path=tfrecords_filename)
string_record = next(record_iterator)
example = tf.train.SequenceExample()
example.ParseFromString(string_record)
print(example.feature_lists.feature_list['audio_embedding'].feature[0].bytes_list.value)

这就产生了

[b'\x99\x07\xaa>\xd2_R_\x9f\xbbqN\x99\xa18V\xad\x7f\x93\xf0)\xdd4\x80~\xb0\xa4d\x8e\x85\xb6\x88\xa3?U\xa6Q[\x9b\x038\xff\x00EE>OJ\xa5\xb8\x828)\x97^\x8a\xaa\x12h\xff\xff\xc39\xce\x9b\x13\x80\x00j\xcaZ\xac\xff\xff\x0f\xac\x1c\x90&\xd2.b\xe2{\xc1\x15\xe9\xba\xed\xd4\xa9\xff\xdc\xb5\x99]!\x04\xca\xff\xa6;b\xe0\x19\xbfW\xebP!\xff\xc5\xff\x82\xff\x1a\xbe\xec-h\xff\x8d\xff\r\x96\x00\x00\xff']

我甚至不确定这个

b'…'

是什么（有64个以上，不足128个X，所以不确定这与什么东西是一致的）

也许我在这里缺少一些基本的Python知识，但如何将其转换为一个数字数组，作为其他模型的输入

事实证明，这些字节可以转换为十六进制，可以转换为0到255之间的整数数组

import tensorflow as tf
import numpy as np

tfrecords_filename = 'example1.tfrecord'
record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator(path=tfrecords_filename)
string_record = next(record_iterator)
example = tf.train.SequenceExample()
example.ParseFromString(string_record)
hexembed = example.feature_lists.feature_list['audio_embedding'].feature[0].bytes_list.value[0].hex()
arrayembed = [int(hexembed[i:i+2],16) for i in range(0,len(hexembed),2)]
print(arrayembed)

这将以我想要的格式生成输出：

[153,7,170,62,210,95,82,95,159,187,113,78,153,161,56， 86, 173, 127, 147, 240, 41, 221, 52, 128, 126, 176, 164, 100, 142, 133, 182, 136, 163, 63, 85, 166, 81, 91, 155, 3, 56, 255, 0, 69, 69, 62, 79, 74, 165, 184, 130, 56, 41, 151, 94, 138, 170, 18, 104, 255, 255, 195, 57, 206, 155, 19, 128, 0, 106, 202, 90, 172, 255, 255, 15, 172, 28, 144, 38, 210, 46, 98, 226, 123, 193, 21, 233, 186, 237, 212, 169, 255, 220, 181, 153, 93, 33, 4, 202, 255, 166, 59, 98, 224, 25, 191, 87, 235, 80, 33, 255, 197, 255, 130, 255, 26, 190, 236, 45, 104, 255、141、255、13、150、0、0、255]

事实证明，这些字节可以转换为十六进制，也可以转换为0到255之间的整数数组

import tensorflow as tf
import numpy as np

tfrecords_filename = 'example1.tfrecord'
record_iterator = tf.python_io.tf_record_iterator(path=tfrecords_filename)
string_record = next(record_iterator)
example = tf.train.SequenceExample()
example.ParseFromString(string_record)
hexembed = example.feature_lists.feature_list['audio_embedding'].feature[0].bytes_list.value[0].hex()
arrayembed = [int(hexembed[i:i+2],16) for i in range(0,len(hexembed),2)]
print(arrayembed)

这将以我想要的格式生成输出：