AIGC基础：AIGC的应用领域：AIGC在音频处理中的应用

AIGC基础：AIGC的应用领域：AIGC在音频处理中的应用1AIGC概述1.1AIGC技术简介AIGC，即AIGeneratedContent（人工智能生成内容），是指利用人工智能技术自动或半自动地生成各种形式的内容，包括但不限于文本、图像、音频和视频。AIGC的核心在于深度学习模型，尤其是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），以及基于Transformer的模型，它们能够学习数据的复杂模式并生成类似的新数据。在音频处理领域，AIGC技术被广泛应用于音乐创作、语音合成、音频修复和增强、声音效果生成等方面。例如，通过训练深度学习模型，AIGC可以生成与真人声音几乎无异的合成语音，用于有声读物、虚拟助手和语音导航等场景。此外，AIGC还能根据用户的需求生成特定风格的音乐，为电影、游戏和广告等行业提供无限的创意可能。1.1.1示例：使用PyTorch实现简单的音频生成下面是一个使用PyTorch库实现音频生成的简单示例。我们将使用一个循环神经网络（RNN）来生成简单的音频波形。importtorch

importtorchaudio

fromtorchimportnn

#定义一个简单的RNN模型

classAudioRNN(nn.Module):

def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):

super(AudioRNN,self).__init__()

self.hidden_size=hidden_size

self.rnn=nn.RNN(input_size,hidden_size,batch_first=True)

self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)

defforward(self,x,hidden):

out,hidden=self.rnn(x,hidden)

out=self.fc(out)

returnout,hidden

#初始化模型

input_size=1

hidden_size=100

output_size=1

model=AudioRNN(input_size,hidden_size,output_size)

#定义损失函数和优化器

criterion=nn.MSELoss()

optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)

#生成音频数据

sample_rate=16000

T=1000

time=torch.linspace(0.,1.,T)

sine_wave=0.5*torch.sin(2*math.pi*440*time)

#将音频数据转换为输入序列

input_sequence=sine_wave.unsqueeze(1).unsqueeze(0)

#训练模型

hidden=torch.zeros(1,1,hidden_size)

forepochinrange(100):

output,hidden=model(input_sequence,hidden)

loss=criterion(output.squeeze(0),sine_wave)

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

#生成新的音频波形

withtorch.no_grad():

input_sequence=torch.randn(1,1,input_size)

hidden=torch.zeros(1,1,hidden_size)

foriinrange(T):

output,hidden=model(input_sequence,hidden)

input_sequence=output

#保存生成的音频

generated_audio=output.squeeze(0)

torchaudio.save("generated_audio.wav",generated_audio,sample_rate)在这个示例中，我们首先定义了一个简单的RNN模型，然后使用一个440Hz的正弦波作为训练数据。模型通过学习正弦波的模式，可以生成新的音频波形。最后，我们使用torchaudio.save函数将生成的音频保存为WAV文件。1.2AIGC在各领域的应用案例AIGC技术在多个领域展现出其独特的优势和应用潜力，以下是一些典型的应用案例：1.2.1文本生成AIGC可以生成新闻报道、诗歌、小说等文本内容。例如，GPT-3模型能够根据给定的开头，生成连贯且具有创意的文本，其质量和风格与人类创作的文本难以区分。1.2.2图像生成在图像生成方面，AIGC可以用于艺术创作、设计、广告等领域。例如，使用GANs生成的图像，可以模仿特定艺术家的风格，或者根据描述生成相应的图像。1.2.3音频生成AIGC在音频处理中的应用包括音乐创作、语音合成、音频修复和增强等。例如，MuseGAN模型可以生成多轨音乐，而Tacotron2和WaveNet等模型则用于高质量的语音合成。1.2.4视频生成在视频生成领域，AIGC可以生成动画、电影预告片、虚拟现实内容等。例如，通过结合图像和音频生成技术，可以创建逼真的虚拟人物，用于在线教育、娱乐和社交应用。1.2.5游戏开发AIGC在游戏开发中的应用包括自动生成游戏关卡、角色设计、背景音乐等。例如，使用AIGC技术可以生成具有不同难度和风格的游戏关卡，为玩家提供更加丰富和个性化的游戏体验。1.2.6教育在教育领域，AIGC可以用于创建个性化的学习材料，如根据学生的学习进度和兴趣生成相应的练习题和阅读材料。此外，AIGC还可以用于语音识别和自然语言处理，为在线教育提供更加智能和互动的学习环境。1.2.7医疗AIGC在医疗领域的应用包括生成医学图像、模拟手术过程、创建虚拟患者等。例如，通过生成高分辨率的医学图像，可以辅助医生进行诊断和治疗规划。1.2.8金融在金融领域，AIGC可以用于生成市场分析报告、预测股票价格、创建虚拟客服等。例如，使用AIGC技术可以生成基于历史数据的市场分析报告，为投资者提供决策支持。1.2.9法律在法律领域，AIGC可以用于生成法律文件、合同审查、案例分析等。例如，通过训练模型学习法律语言和格式，AIGC可以生成符合要求的法律文件，提高律师的工作效率。1.2.10艺术与设计AIGC在艺术与设计领域的应用包括生成艺术作品、设计图案、色彩搭配等。例如，使用GANs可以生成具有特定风格的艺术作品，为艺术家提供新的创作灵感。1.2.11总结AIGC技术在多个领域展现出其独特的优势和应用潜力，从文本、图像、音频到视频，AIGC正在改变我们创造和消费内容的方式。随着技术的不断进步，AIGC的应用将更加广泛，为各行各业带来更多的创新和效率提升。2音频处理基础2.1音频信号的数字化音频信号的数字化是将连续的模拟音频信号转换为离散的数字信号的过程。这一过程主要包括采样、量化和编码三个步骤。2.1.1采样采样是将时间上连续的信号转换为时间上离散的信号。根据奈奎斯特采样定理，采样频率必须至少是信号最高频率的两倍，以避免频率混叠。2.1.2量化量化是将采样后的信号幅度转换为有限个离散值的过程。量化精度决定了数字音频信号的保真度，通常用比特数表示。2.1.3编码编码是将量化后的信号转换为数字格式，以便存储和传输。常见的编码方式包括脉冲编码调制（PCM）和压缩编码。2.1.4示例代码以下是一个使用Python的sounddevice和numpy库进行音频信号数字化的简单示例：importsounddeviceassd

importnumpyasnp

#设置采样频率和持续时间

fs=44100#采样频率，标准CD质量

duration=5#录音持续时间，秒

#录音

print("开始录音...")

myrecording=sd.rec(int(duration*fs),samplerate=fs,channels=1)

sd.wait()#等待录音完成

#量化和编码

#将录音转换为16位整数格式

myrecording=16(myrecording*32767)

#播放录音

print("开始播放录音...")

sd.play(myrecording,fs)

sd.wait()2.1.5解释此代码首先设置录音的采样频率为44100Hz，这是标准的CD音频采样率。然后，它开始录音5秒，并使用sounddevice库的rec函数进行。录音完成后，使用numpy库将录音数据量化为16位整数格式，这是常见的音频量化精度。最后，代码播放录制的音频。2.2音频编码与解码原理音频编码与解码是音频处理中的关键步骤，用于压缩和解压缩音频数据，以减少存储空间和传输带宽的需求。2.2.1音频编码音频编码通过去除信号中的冗余信息和不可感知信息来压缩音频数据。常见的音频编码技术包括无损编码和有损编码。无损编码无损编码保留了所有原始音频信息，解码后可以完全恢复原始信号。常见的无损编码格式有FLAC和ALAC。有损编码有损编码通过去除人耳无法感知的信息来压缩音频数据，从而牺牲了一定的音频质量。常见的有损编码格式有MP3和AAC。2.2.2音频解码音频解码是将压缩的音频数据恢复为原始音频信号的过程。解码器需要与编码器匹配，才能正确解码音频数据。2.2.3示例代码以下是一个使用Python的pydub库进行音频编码和解码的示例：frompydubimportAudioSegment

#加载音频文件

audio=AudioSegment.from_wav("input.wav")

#编码为MP3格式

audio.export("output.mp3",format="mp3")

#解码MP3文件为WAV格式

mp3_audio=AudioSegment.from_mp3("output.mp3")

mp3_audio.export("decoded.wav",format="wav")2.2.4解释此代码首先使用pydub库加载一个WAV格式的音频文件。然后，它将音频编码为MP3格式，这是一个常见的有损编码格式。最后，代码将MP3文件解码回WAV格式，以便进行进一步的音频处理或播放。通过上述示例，我们可以看到音频信号的数字化和音频编码与解码的基本原理和实现方法。这些技术是音频处理和传输的基础，对于开发音频应用和理解音频文件格式至关重要。3AIGC在音频处理中的应用3.1语音识别技术详解3.1.1原理语音识别技术是AIGC在音频处理领域的重要应用之一，它通过将声音信号转换为可读文本，实现了人机交互的自然化。这一过程主要涉及三个关键步骤：特征提取、模型训练和解码。特征提取：从原始音频中提取出对识别有帮助的特征，如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、线性预测编码(LPC)等。模型训练：使用提取的特征训练声学模型和语言模型。声学模型通常基于深度学习技术，如循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或Transformer模型，用于识别声音对应的音素或单词。语言模型则用于理解音素或单词的序列，提高识别的准确性。解码：将模型的输出转换为最可能的文本序列，这一过程可能使用动态规划算法，如维特比算法。3.1.2示例代码以下是一个使用Python和Kaldi进行语音识别的简化示例：#导入必要的库

importos

importsubprocess

#设置Kaldi的路径

KALDI_PATH="/path/to/kaldi"

#定义特征提取函数

defextract_features(wav_file):

cmd=f"{KALDI_PATH}/src/featbin/compute-mfcc-feats--config={KALDI_PATH}/conf/mfcc.confscp:{wav_file}ark:-|"

p=subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdout=subprocess.PIPE)

feats,_=municate()

returnfeats

#定义模型识别函数

defrecognize_speech(features):

cmd=f"{KALDI_PATH}/src/decoderbin/decode--config={KALDI_PATH}/conf/decode.confark:-{KALDI_PATH}/exp/tri3b/graph{KALDI_PATH}/exp/tri3b/decode"

p=subprocess.Popen(cmd,shell=True,stdin=subprocess.PIPE,stdout=subprocess.PIPE)

p.stdin.write(features)

text,_=municate()

returntext.decode('utf-8')

#主函数

if__name__=="__main__":

#音频文件路径

wav_file="/path/to/audio.wav"

#提取特征

feats=extract_features(wav_file)

#识别语音

text=recognize_speech(feats)

print("识别结果:",text)3.1.3描述此代码示例展示了如何使用Kaldi工具包进行语音特征提取和识别。首先，extract_features函数使用Kaldi的compute-mfcc-feats命令从音频文件中提取MFCC特征。然后，recognize_speech函数使用decode命令将提取的特征输入到预先训练的模型中，以识别出对应的文本。注意，实际使用中需要根据Kaldi的安装路径和模型配置进行调整。3.2音乐生成与分析3.2.1原理音乐生成与分析利用AIGC技术，通过深度学习模型如生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)或循环神经网络(RNN)，学习音乐的结构和模式，从而生成新的音乐作品或分析现有音乐的特征。这些模型能够捕捉音乐的旋律、和声和节奏，生成与训练数据风格相似的音乐。3.2.2示例代码以下是一个使用Python和MuseGAN生成音乐的简化示例：#导入必要的库

importnumpyasnp

frommuseganimportMuseGAN

#初始化MuseGAN模型

model=MuseGAN()

#加载预训练的模型权重

model.load_weights("/path/to/weights.h5")

#生成音乐

defgenerate_music(model):

#随机生成种子

seed=np.random.normal(size=(1,model.z_dim))

#生成音乐

music=model.generate(seed)

#保存生成的音乐

music.save("/path/to/generated_music.mid")

#主函数

if__name__=="__main__":

generate_music(model)3.2.3描述此代码示例展示了如何使用MuseGAN生成音乐。首先，初始化MuseGAN模型并加载预训练的权重。然后，generate_music函数生成随机种子，并使用模型生成音乐。生成的音乐以MIDI格式保存，可以使用音乐播放软件进行播放。3.3音频增强与降噪技术3.3.1原理音频增强与降噪技术旨在提高音频的质量，去除背景噪声，增强语音清晰度。这通常通过频谱分析、深度学习模型如卷积神经网络(CNN)或U-Net，以及信号处理技术如谱减法或Wiener滤波实现。深度学习模型能够学习噪声和清晰语音的特征，从而在处理过程中更准确地分离和增强语音信号。3.3.2示例代码以下是一个使用Python和深度学习进行音频降噪的简化示例：#导入必要的库

importnumpyasnp

fromtensorflow.keras.modelsimportload_model

#加载预训练的降噪模型

model=load_model("/path/to/noise_reduction_model.h5")

#定义降噪函数

defdenoise_audio(audio):

#预处理音频

audio=audio/np.max(np.abs(audio))

#扩展维度以匹配模型输入

audio=np.expand_dims(audio,axis=0)

#使用模型进行降噪

denoised_audio=model.predict(audio)

#后处理

denoised_audio=np.squeeze(denoised_audio)

denoised_audio=denoised_audio*np.max(np.abs(audio))

returndenoised_audio

#主函数

if__name__=="__main__":

#加载音频数据

audio=np.load("/path/to/noisy_audio.npy")

#降噪处理

denoised_audio=denoise_audio(audio)

#保存降噪后的音频

np.save("/path/to/denoised_audio.npy",denoised_audio)3.3.3描述此代码示例展示了如何使用深度学习模型进行音频降噪。首先，加载预训练的降噪模型。然后，denoise_audio函数对音频进行预处理，扩展维度以匹配模型输入，使用模型进行降噪处理，最后进行后处理并保存降噪后的音频。注意，音频数据需要以numpy数组的形式加载和保存。3.4实时音频处理应用3.4.1原理实时音频处理应用涉及在音频流传输过程中即时处理音频信号，如实时语音识别、实时音乐分析或实时音频增强。这通常需要高效的算法和优化的模型，以确保处理速度能够跟上音频流的传输速度。实时处理的关键在于模型的轻量化和计算效率，以及对延迟的严格控制。3.4.2示例代码以下是一个使用Python和PyAudio进行实时音频录制和处理的简化示例：#导入必要的库

importpyaudio

importnumpyasnp

fromtensorflow.keras.modelsimportload_model

#加载预训练的模型

model=load_model("/path/to/realtime_model.h5")

#定义实时处理函数

defprocess_audio(in_data,frame_count,time_info,status):

audio=np.frombuffer(in_data,dtype=np.float32)

#使用模型进行处理

processed_audio=model.predict(audio)

#返回处理后的音频和继续录制的标志

return(processed_audio.tobytes(),pyaudio.paContinue)

#初始化PyAudio

p=pyaudio.PyAudio()

#打开音频流

stream=p.open(format=pyaudio.paFloat32,

channels=1,

rate=16000,

input=True,

output=True,

stream_callback=process_audio)

#开始音频流

stream.start_stream()

#主函数

if__name__=="__main__":

#等待音频流结束

whilestream.is_active():

pass

#关闭音频流和PyAudio

stream.stop_stream()

stream.close()

p.terminate()3.4.3描述此代码示例展示了如何使用PyAudio和深度学习模型进行实时音频处理。首先，加载预训练的模型。然后，process_audio函数定义了音频流的回调处理，对输入的音频数据进行处理，并返回处理后的音频数据和继续录制的标志。通过PyAudio打开音频流并设置回调函数，实现音频的实时录制和处理。3.5AIGC音频处理的未来趋势AIGC在音频处理领域的未来趋势包括：模型的轻量化和边缘计算：为了实现更高效的实时处理，未来的模型将更加轻量化，能够在边缘设备上运行，减少对云服务的依赖。多模态融合：结合视觉、文本等其他模态信息，提高音频处理的准确性和鲁棒性。个性化和定制化：根据用户偏好和需求，生成个性化音频内容，如定制音乐或个性化语音助手。情感识别和表达：通过分析音频中的情感信息，实现更自然、更富有表现力的语音合成和音乐生成。跨语言和跨文化适应性：提高模型对不同语言和文化背景的适应性，实现更广泛的音频处理应用。以上趋势反映了AIGC技术在音频处理领域的不断进步和创新，未来将有更多令人期待的应用场景出现。4AIGC在音频处理中的应用实例4.1案例分析4.1.1基于AIGC的智能语音助手原理与内容智能语音助手利用AIGC（人工智能生成内容）技术，能够理解和生成自然语言，实现与用户的语音交互。其核心在于语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）和语音合成（TTS）技术的结合。ASR将用户的语音转换为文本，NLP理解文本的含义并生成响应，TTS则将响应的文本转换回语音，形成完整的交互链路。技术细节与代码示例语音识别（ASR）ASR技术通常基于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或Transformer。以下是一个使用Python和Kaldi工具包进行语音识别的简化示例：#导入必要的库

importkaldi_io

importnumpyasnp

importtorch

#加载预训练的ASR模型

model=torch.load('asr_model.pth')

#读取音频特征

forkey,matinkaldi_io.read_mat_scp('feats.scp'):

features=mat

#使用模型进行预测

output=model(torch.from_numpy(features).float())

_,predicted=torch.max(output.data,1)

#将预测结果转换为文本

text=predicted_to_text(predicted)

print(text)自然语言处理（NLP）NLP技术包括语义理解、对话管理等。以下是一个使用Python和Spacy进行语义理解的示例：#导入Spacy库

importspacy

#加载预训练的NLP模型

nlp=spacy.load('en_core_web_sm')

#处理用户输入的文本

doc=nlp("What'stheweatherliketoday?")

fortokenindoc:

print(token.text,token.lemma_,token.pos_,token.tag_,token.dep_,

token.shape_,token.is_alpha,token.is_stop)语音合成（TTS）TTS技术可以使用深度学习模型，如Tacotron或WaveNet，生成自然的语音。以下是一个使用Python和Google的gTTS库进行语音合成的示例：#导入gTTS库

fromgttsimportgTTS

importos

#生成语音

tts=gTTS(text='Hello,howcanIassistyoutoday?',lang='en')

tts.save("response.mp3")

#播放生成的语音

os.system("mpg321response.mp3")4.1.2AIGC在音乐产业的应用实例原理与内容AIGC在音乐产业的应用主要集中在音乐创作、音乐推荐和音乐分析上。通过深度学习模型，如LSTM或GAN，AIGC能够生成新的音乐旋律、和声和节奏，为音乐家提供创作灵感。同时，AIGC还能分析用户听歌习惯，推荐个性化音乐，提升用户体验。技术细节与代码示例音乐创作使用Python和Magenta库，可以基于LSTM模型生成音乐旋律。以下是一个简化示例：#导入Magenta库

frommagenta.models.melody_rnnimportmelody_rnn_sequence_generator

fromtobufimportgenerator_pb2

fromtobufimportmusic_pb2

#加载预训练的音乐生成模型

config=melody_rnn_sequence_generator.MelodyRnnConfig('basic_rnn')

generator_map=melody_rnn_sequence_generator.get_generator_map()

generator=generator_map[config.model_id].create_generator(config.details)

#设置生成参数

generator_options=generator_pb2.GeneratorOptions()

generator_options.args['temperature'].float_value=1.0

generator_options.args['beam_size'].int_value=1

generator_options.args['branch_factor'].int_value=1

generator_options.args['steps_per_iteration'].int_value=1

#生成音乐

sequence=generator.generate(music_pb2.NoteSequence(),generator_options)

print(sequence)音乐推荐音乐推荐系统可以基于用户的历史听歌记录，使用协同过滤或深度学习模型进行推荐。以下是一个使用Python和Surprise库进行协同过滤的简化示例：#导入Surprise库

fromsurpriseimportDataset

fromsurpriseimportReader

fromsurpriseimportSVD

fromsurprise.model_selectionimportcross_validate

#加载数据

file_path=os.path.expanduser('~/ratings.csv')

reader=Reader(line_format='useritemratingtimestamp',sep=',',skip_lines=1)

data=Dataset.load_from_file(file_path,reader=reader)

#使用SVD模型进行训练

algo=SVD()

cross_validate(algo,data,measures=['RMSE','MAE'],cv=5,verbose=True)

#预测用户对音乐的评分

uid=str(data.raw_ratings[0][0])

iid=str(data.raw_ratings[0][1])

pred=algo.predict(uid,iid,r_ui=4,verbose=True)通过上述示例，我们可以看到AIGC在音频处理领域的具体应用，包括智能语音助手的交互流程和音乐产业中的创作与推荐系统。这些技术不仅提升了用户体验，也为音频内容的生成和分析提供了新的可能性。5技术实践5.1AIGC音频处理工具介绍在AIGC（人工智能生成内容）领域，音频处理是一个充满创新与挑战的分支。它利用深度学习和机器学习技术来生成、转换和分析音频内容。以下是一些常用的AIGC音频处理工具：Librosa简介：Librosa是一个Python库，用于音乐和音频分析。它提供了丰富的功能，包括音频读取、特征提取、音调和节奏分析等。示例：#导入库

importlibrosa

#加载音频文件

y,sr=librosa.load('example_audio.wav')

#提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)

mfccs=librosa.feature.mfcc(y=y,sr=sr)

#打印MFCCs的形状

print(mfccs.shape)TensorFlow简介：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用于构建和训练音频处理模型。它支持多种音频处理任务，如语音识别、音乐生成等。示例：#导入库

importtensorflowastf

#创建一个简单的模型

model=tf.keras.models.Sequential([

tf.keras.layers.Dense(128,activation='relu',input_shape=(128,)),

tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),

tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')

])

#编译模型

pile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])PyTorch简介：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，它提供了动态计算图，非常适合音频信号处理，因为音频数据往往需要复杂的预处理和后处理。示例：#导入库

importtorch

#创建一个张量

x=torch.tensor([1.0,2.0,3.0])

#应用一个线性变换

linear=torch.nn.Linear(3,2)

y=linear(x)

#打印结果

print(y)5.2搭建AIGC音频处理模型搭建AIGC音频处理模型通常涉及数据预处理、模型设计、训练和评估等步骤。以下是一个使用PyTorch搭建的简单音频分类模型示例：#导入库

importtorch

importtorch.nnasnn

importtorch.optimasoptim

fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset

importlibrosa

#定义数据集类

classAudioDataset(Dataset):

def__init__(self,audio_files,labels):

self.audio_files=audio_files

self.labels=labels

def__len__(self):

returnlen(self.audio_files)

def__getitem__(self,idx):

#加载音频文件

y,sr=librosa.load(self.audio_files[idx])

#提取特征

mfccs=librosa.feature.mfcc(y=y,sr=sr)

#转换为张量

mfccs=torch.tensor(mfccs)

#返回特征和标签

returnmfccs,self.labels[idx]

#定义模型

classAudioClassifier(nn.Module):

def__init__(self):

super(AudioClassifier,self).__init__()

self.fc1=nn.Linear(128,64)

self.fc2=nn.Linear(64,10)

defforward(self,x):

x=x.view(x.shape[0],-1)

x=torch.relu(self.fc1(x))

x=self.fc2(x)

returnx

#实例化模型

model=AudioClassifier()

#定义损失函数和优化器

criterion=nn.CrossEntropyLoss()

optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)

#加载数据集

dataset=AudioDataset(audio_files=['audio1.wav','audio2.wav'],labels=[0,1])

dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True)

#训练模型

forepochinrange(10):

formfccs,labelsindataloader:

optimizer.zero_grad()

outputs=model(mfccs)

loss=criterion(outputs,labels)

loss.backward()

optimizer.step()5.3评估与优化AIGC音频处理性能评估AIGC音频处理模型的性能通常包括准确率、召回率、F1分数等指标。优化模型性能可以通过调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型结构等方式实现。5.3.1评估模型#导入库

importtorch

fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

#定义评估函数

defevaluate(model,dataloader):

model.eval()

predictions=[]

true_labels=[]

withtorch.no_grad():

formfccs,labelsindataloader: