wav-loo 1.0.3

A multi-tool: find WAV files, plus kgn/gp/uv alias commands

WAV Loo

版本：1.0.3

wav-loo 是一个为音频处理和云原生开发设计的集成工具箱，它提供了三大核心功能：

1. WAV 文件查找器：在本地或远程URL中快速定位WAV音频文件。
2. 命令行快捷别名：集成了数十个常用的 kubectl、atlasctl 和其他开发运维命令，提升效率。
3. Loss 函数库：提供针对音频信号处理和深度学习的专用损失函数。

安装

pip install wav-loo

功能一：WAV 文件查找

你可以在Python代码中或通过命令行来查找WAV文件。

命令行用法

wav-loo find <路径或URL> [--output <文件>] [--verbose]

• 示例:
  • wav-loo find /path/to/audio
  • wav-loo find https://example.com/audio-files/

Python API 用法

from wav_loo import WavFinder
finder = WavFinder()
wavs = finder.find_wav_files('/path/to/audio')
print(wavs)

功能二：快捷命令

通过 wav-loo 执行常用的运维开发命令，无需配置复杂的alias。

命令行用法

只需将别名作为 wav-loo 的子命令即可。

• 示例:

  # 查看pods (等价于 kubectl get pods -o wide)
  wav-loo kg
  
  # 查看signal命名空间日志 (等价于 kubectl logs -n signal)
  wav-loo kln
  
  # 使用unimirror安装numpy (等价于 uv pip install -i ... numpy)
  wav-loo uv numpy
  

支持的快捷命令列表

子命令	等价 bash 命令	说明
kd	kubectl delete pods	删除所有pods
kg	kubectl get pods -o wide	查看pods（详细）
kl	kubectl logs	查看日志
rs	kubectl describe ResourceQuota -n ...	查看资源配额（需补命名空间）
kdn	kubectl delete pods -n signal	删除signal命名空间pods
kgn	kubectl get pods -o wide -n signal	查看signal命名空间pods
kln	kubectl logs -n signal	查看signal命名空间日志
at	atlasctl top node	atlas节点监控
ad	atlasctl delete job	删除atlas作业
atd	atlasctl delete	删除atlas资源
adp	atlasctl delete job pytorchjob	删除pytorch作业
adn	atlasctl delete job -n signal	删除signal命名空间作业
tb	tensorboard --port=3027 --logdir=.	启动tensorboard
ca	conda activate <env>	激活conda环境（需补环境名）
gp	gpustat -i	查看GPU状态
kgg	`kubectl get po --all-namespaces -o wide	grep ...`
uv	uv pip install -i ...	使用unimirror安装PyPI包（需补包名）

功能三：Loss 函数库

wav-loo 提供了一系列在信号处理和深度学习中常用的损失函数。

multi_channel_separation_consistency_loss

功能:

计算多通道（N>2）音频信号分离后的一致性损失。该损失旨在惩罚模型输出的多个通道之间的频谱差异与原始目标信号中对应通道之间的频谱差异不一致的情况。它通过计算所有通道对 (pair) 的预测谱图差异和目标谱图差异，然后最小化这两组差异之间的L1距离来实现。

使用方法:

import torch
from wav_loo.loss import multi_channel_separation_consistency_loss

# 假设 pred_specs 和 target_specs 是你的模型输出和目标真值
# 形状: (B, N, F, T), 类型: torch.cfloat
# B: batch_size, N: 通道数, F: 频率bins, T: 时间帧
pred_specs = torch.randn(8, 4, 257, 100, dtype=torch.cfloat)
target_specs = torch.randn(8, 4, 257, 100, dtype=torch.cfloat)

loss = multi_channel_separation_consistency_loss(pred_specs, target_specs)
print(f"一致性损失: {loss.item()}")

依赖

• Python 3.7+
• requests
• beautifulsoup4
• urllib3

许可证

MIT License