在ModelScope中，这种格式，如何转换成wav或者pcm格式？

在ModelScope中，如果你需要将音频数据从tensor格式转换为wav或pcm格式，你可以在ModelScope中，如果你需要将音频数据从tensor格式转换为wav或pcm格式，你可以使用PyTorch的torchaudio库。以下是示例代码：

import torchaudio

# 加载模型输出的音频块
audio_block = ... # 这里是你的音频块数据，已经被转换为Tensor格式

# 将音频数据转换为WAV格式
waveform, sample_rate = torchaudio.load(audio_block)
torchaudio.save("output.wav", waveform, sample_rate)

# 将音频数据转换为PCM格式
pcm_data = waveform.numpy()
with open("output.pcm", "wb") as f:
    f.write(pcm_data)

要将这种格式的音频数据转换为wav或pcm格式，你可以使用Python中的librosa库。首先，确保你已经安装了librosa库，可以使用以下命令进行安装：

pip install librosa

接下来，你可以使用以下代码将音频数据转换为wav格式：

import librosa
import numpy as np

# 假设你的音频数据存储在变量audio_data中
audio_data = np.array([-1.5279e-02, -9.9334e-03, -5.1361e-03, ..., 1.5572e-06, 6.6388e-07, 1.1353e-06], dtype=np.float32)

# 将音频数据转换为numpy数组
audio_data = audio_data.astype(np.float32)

# 使用librosa库将音频数据转换为wav格式
y, sr = librosa.load(audio_data, sr=None)

# 保存为wav文件
librosa.output.write_wav('output.wav', y, sr)

上述代码中，我们首先将音频数据转换为numpy数组，然后使用librosa库的load函数加载音频数据并获取其采样率（sr）。最后，我们使用write_wav函数将音频数据保存为wav文件。

如果你希望将音频数据转换为pcm格式，可以使用以下代码：

import wave
import struct

# 假设你的音频数据存储在变量audio_data中
audio_data = np.array([-1.5279e-02, -9.9334e-03, -5.1361e-03, ..., 1.5572e-06, 6.6388e-07, 1.1353e-06], dtype=np.float32)

# 将音频数据转换为numpy数组
audio_data = audio_data.astype(np.float32)

# 打开一个空的PCM文件用于写入数据
with wave.open('output.pcm', 'wb') as pcm_file:
    # 设置声道数、采样宽度、采样率和帧数（每个样本的字节数）
    pcm_file.setnchannels(1)  # 单声道
    pcm_file.setsampwidth(2)  # 采样宽度为2字节（16位）
    pcm_file.setframerate(44100)  # 采样率为44100Hz（CD音质）
    pcm_file.setnframes(len(audio_data))  # 根据音频数据的长度设置帧数

    # 将音频数据写入PCM文件
    for sample in audio_data:
        pcm_file.writeframes(struct.pack('h', int(sample * 32767)))  # 将样本值乘以32767并转换为有符号整数，然后打包为16位带符号整数（short）类型并写入文件

上述代码中，我们首先将音频数据转换为numpy数组，然后使用wave模块打开一个空的PCM文件用于写入数据。接着，我们设置声道数、采样宽度、采样率和帧数，并将音频数据写入PCM文件。注意，在写入PCM文件之前，我们将样本值乘以32767并转换为有符号整数，然后打包为16位带符号整数（short）类型。这是因为PCM文件中的样本值通常是有符号整数表示的。