<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2020 The TensorFlow IO Authors.
Step1:  音频数据准备和增强
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https
Step2:  使用方法
读取音频文件
在 TensorFlow IO 中，利用类 tfio.audio.AudioIOTensor 可以将音频文件读取到延迟加载的 IOTensor 中：
Step3:  在上面的示例中，Flac 文件 brooklyn.flac 来自 Google Cloud 中可公开访问的音频片段。
示例中直接使用 GCS 地址 gs
Step4:  音频可通过以下方式播放：
Step5:  更方便的方式是，将张量转换为浮点数并在计算图中显示音频片段：
Step6:  降噪
为音频降噪有时很有意义，这可以通过 API tfio.audio.trim 实现。从该 API 返回的是片段的一对 [start, stop] 位置：
Step7:  淡入和淡出
一种有用的音频工程技术是淡入淡出，也就是逐渐增强或减弱音频信号。这可以通过 tfio.audio.fade 实现。tfio.audio.fade 支持不同的淡入淡出形状，如 linear、logarithmic 或 exponential：
Step8:  声谱图
高级音频处理通常需要根据时间调整音频频率。在 tensorflow-io 中，可通过 tfio.audio.spectrogram 将波形图转换为声谱图。
Step9:  也可以转换为其他不同的比例：
Step10:  SpecAugment
除上述数据准备和增强 API 外，tensorflow-io 软件包还提供了高级声谱图增强，最主要的是在 SpecAugment
Step11:  时间掩蔽
在时间掩蔽中，对 t 个连续时间步骤 [t0, t0 + t) 进行掩蔽，其中 t 选自从 0 到时间掩蔽参数 T 的均匀分布，而 t0 则选自 [0, τ − t)，其中 τ 是时间步数。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2020 The TensorFlow IO Authors.
End of explanation
!pip install tensorflow-io
Explanation: 音频数据准备和增强
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td><a target="_blank" href="https://tensorflow.google.cn/io/tutorials/audio"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png">在 TensorFlow.org 上查看</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/io/tutorials/audio.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png">在 Google Colab 中运行</a></td>
  <td><a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/io/tutorials/audio.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png">在 GitHub 上查看源代码</a></td>
      <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/io/tutorials/audio.ipynb"><img src="https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png">下载笔记本</a></td>
</table>
概述
自动语音识别面临的最大挑战之一是音频数据的准备和增强。音频数据分析可能涉及时域或频域，与图像等其他数据源相比，这提高了复杂性。
作为 TensorFlow 生态系统的一部分，tensorflow-io 软件包提供了不少与音频相关的 API。这些 API 非常有用，可简化音频数据的准备和增强。
设置
安装要求的软件包，然后重新启动运行时
End of explanation
import tensorflow as tf
import tensorflow_io as tfio
audio = tfio.audio.AudioIOTensor('gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac')
print(audio)
Explanation: 使用方法
读取音频文件
在 TensorFlow IO 中，利用类 tfio.audio.AudioIOTensor 可以将音频文件读取到延迟加载的 IOTensor 中：
End of explanation
audio_slice = audio[100:]
# remove last dimension
audio_tensor = tf.squeeze(audio_slice, axis=[-1])
print(audio_tensor)
Explanation: 在上面的示例中，Flac 文件 brooklyn.flac 来自 Google Cloud 中可公开访问的音频片段。
示例中直接使用 GCS 地址 gs://cloud-samples-tests/speech/brooklyn.flac，因为 TensorFlow 支持 GCS 文件系统。除了 Flac 格式，凭借自动文件格式检测，AudioIOTensor 还支持 WAV、Ogg、MP3 和 MP4A 格式。
AudioIOTensor 是一个延迟加载张量，因此，刚开始只显示形状、dtype 和采样率。AudioIOTensor 的形状用 [samples, channels] 表示，这表示您加载的音频片段是单声道音频（int16 类型的 28979 个样本）。
仅需要时才会读取该音频片段的内容。要读取音频片段的内容，可通过 to_tensor() 将 AudioIOTensor 转换为 Tensor，也可以通过切片读取。如果只需要一个大音频片段的一小部分，切片尤其实用：
End of explanation
from IPython.display import Audio
Audio(audio_tensor.numpy(), rate=audio.rate.numpy())
Explanation: 音频可通过以下方式播放：
End of explanation
import matplotlib.pyplot as plt
tensor = tf.cast(audio_tensor, tf.float32) / 32768.0
plt.figure()
plt.plot(tensor.numpy())
Explanation: 更方便的方式是，将张量转换为浮点数并在计算图中显示音频片段：
End of explanation
position = tfio.audio.trim(tensor, axis=0, epsilon=0.1)
print(position)
start = position[0]
stop = position[1]
print(start, stop)
processed = tensor[start:stop]
plt.figure()
plt.plot(processed.numpy())
Explanation: 降噪
为音频降噪有时很有意义，这可以通过 API tfio.audio.trim 实现。从该 API 返回的是片段的一对 [start, stop] 位置：
End of explanation
fade = tfio.audio.fade(
    processed, fade_in=1000, fade_out=2000, mode="logarithmic")
plt.figure()
plt.plot(fade.numpy())
Explanation: 淡入和淡出
一种有用的音频工程技术是淡入淡出，也就是逐渐增强或减弱音频信号。这可以通过 tfio.audio.fade 实现。tfio.audio.fade 支持不同的淡入淡出形状，如 linear、logarithmic 或 exponential：
End of explanation
# Convert to spectrogram
spectrogram = tfio.audio.spectrogram(
    fade, nfft=512, window=512, stride=256)
plt.figure()
plt.imshow(tf.math.log(spectrogram).numpy())
Explanation: 声谱图
高级音频处理通常需要根据时间调整音频频率。在 tensorflow-io 中，可通过 tfio.audio.spectrogram 将波形图转换为声谱图。
End of explanation
# Convert to mel-spectrogram
mel_spectrogram = tfio.audio.melscale(
    spectrogram, rate=16000, mels=128, fmin=0, fmax=8000)
plt.figure()
plt.imshow(tf.math.log(mel_spectrogram).numpy())
# Convert to db scale mel-spectrogram
dbscale_mel_spectrogram = tfio.audio.dbscale(
    mel_spectrogram, top_db=80)
plt.figure()
plt.imshow(dbscale_mel_spectrogram.numpy())
Explanation: 也可以转换为其他不同的比例：
End of explanation
# Freq masking
freq_mask = tfio.audio.freq_mask(dbscale_mel_spectrogram, param=10)
plt.figure()
plt.imshow(freq_mask.numpy())
Explanation: SpecAugment
除上述数据准备和增强 API 外，tensorflow-io 软件包还提供了高级声谱图增强，最主要的是在 SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition (Park et al., 2019) 中讨论的频率掩蔽和时间掩蔽。
频率掩蔽
在频率掩蔽中，对频率通道 [f0, f0 + f) 进行掩蔽，其中 f 选自从 0 到频率掩蔽参数 F 的均匀分布，而 f0 则选自 (0, ν − f)，其中 ν 是频率通道的数量。
End of explanation
# Time masking
time_mask = tfio.audio.time_mask(dbscale_mel_spectrogram, param=10)
plt.figure()
plt.imshow(time_mask.numpy())
Explanation: 时间掩蔽
在时间掩蔽中，对 t 个连续时间步骤 [t0, t0 + t) 进行掩蔽，其中 t 选自从 0 到时间掩蔽参数 T 的均匀分布，而 t0 则选自 [0, τ − t)，其中 τ 是时间步数。
End of explanation
<END_TASK>