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博主原文链接：https://www.yourmetaverse.cn/nlp/341/

（封面图由文心一格生成）

掌握Gradio的Audio模块：实时交互与多功能展示

Gradio是一个功能强大且易于使用的Python库，可用于快速构建交互式界面和部署机器学习模型。其中的Audio模块提供了许多有用的方法和参数，用于控制和处理音频组件的交互和功能。在本篇博客中，我们将深入了解Gradio的Audio模块的一些重要方法：pause、stop、stream、start_recording、stop_recording和upload。这些方法可以帮助我们实现音频组件的暂停、停止、实时流式处理、录制和上传功能。

1. pause方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

2. stop方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

3. stream方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

4. start_recording方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

5. stop_recording方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

6. upload方法

• fn：封装接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。
• inputs：用作输入的组件列表。
• outputs：用作输出的组件列表。
• api_name：定义该参数可在API文档中公开该端点。
• status_tracker：预留参数。
• scroll_to_output：如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
• show_progress：控制是否显示进度动画。
• queue：如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。
• batch：如果为True，函数应处理一批输入。
• max_batch_size：最大批量处理输入的数量。
• preprocess：控制是否运行组件数据的预处理。
• postprocess：控制是否运行组件数据的后处理。
• cancels：要取消的其他事件列表。
• every：在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。

这些方法和参数使得Gradio的Audio模块非常灵活和多功能，可以根据实际需求进行配置和使用。无论是实现音频的暂停、停止、实时流式处理，还是录制和上传功能，Gradio的Audio模块都能够满足各种交互式界面的需求。通过掌握这些方法和参数，我们能够构建出更加丰富和互动的音频组件，提升用户体验和功能性。

参数介绍

下面是Gradio的Audio模块的pause、stop、stream、start_recording、stop_recording和upload方法的参数整理表格，包括每个参数的数据类型和默认值，并附带参数的描述：

方法	参数	数据类型	默认值	描述
pause	fn	Callable | None	-	需要包装成接口的函数，通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回一个值或值的元组，其中每个元素对应一个输出组件。
	inputs	Component | list[Component] | set[Component] | None	None	用作输入的组件或组件列表。如果函数不需要输入，应为空列表。
	outputs	Component | list[Component] | None	None	用作输出的组件或组件列表。如果函数不返回输出，应为空列表。
	api_name	str | None	None	定义该参数可在API文档中公开该端点。
	status_tracker	None	None	预留参数。
	scroll_to_output	bool	False	如果为True，在完成时将滚动到输出组件。
	show_progress	Literal[‘full’] | Literal[‘minimal’] | Literal[‘hidden’]	“full”	控制是否显示进度动画。
	queue	bool | None	None	如果为True，在队列中排队请求（如果已启用队列）。如果为False，即使启用了队列，也不将此事件放入队列中。如果为None，将使用Gradio应用程序的队列设置。
	batch	bool	False	如果为True，函数应处理一批输入。
	max_batch_size	int	4	如果从队列中调用此方法，将最多将输入批量处理为指定数量（仅适用于batch=True时）。
	preprocess	bool	True	控制是否在运行’fn’之前运行组件数据的预处理。
	postprocess	bool	True	控制是否在将’fn’输出返回给浏览器之前运行组件数据的后处理。
	cancels	dict[str, Any] | list[dict[str, Any]] | None	None	要在此事件触发时取消的其他事件列表。
	every	float | None	None	在客户端连接打开时以指定秒数运行此事件。以秒为单位计算。队列必须已启用。
stop	同上	同上	同上	同上
stream	同上	同上	同上	同上
start_recording	同上	同上	同上	同上
stop_recording	同上	同上	同上	同上
upload	同上	同上	同上	同上

总结而言，Gradio的Audio模块为我们提供了强大的音频处理和交互功能，为构建交互式界面和部署机器学习模型提供了极大的便利。利用这些方法和参数，我们可以轻松地实现音频的暂停、停止、实时流式处理、录制和上传等功能。不论是构建音频处理应用还是增强用户交互体验，Gradio的Audio模块都是一个不可或缺的工具。

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