如何在快速API中上传音频文件以进行预测

如何解决如何在快速API中上传音频文件以进行预测

当我在fastAPI中上传音频文件时会遇到内部错误

您好，我是FastAPI的新手，我必须为深度学习音频分类模型构建和API。

我试图这样做：

@app.post("/uploadfile/")
async def create_upload_file(file: UploadFile = File(...)):
    y,sr = librosa.load(file.filename)
    print(file.filename)
    S = librosa.feature.melspectrogram(
        y,sr=sr,n_fft=2048,hop_length=512,n_mels=128)
    mfccs = librosa.feature.mfcc(S=librosa.power_to_db(S),n_mfcc=40)
    # mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y,n_mfcc=40)
    return mfccs
    #return {"filename": file.filename}

if __name__ == "__main__":
    # load model
    model = load_model("trained_heartbeat_classifier.h5")

classify_file = sys.argv[1]
x_test = []
x_test.append(create_upload_file(classify_file,0.5))
x_test = np.asarray(x_test)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],x_test.shape[2],1)
pred = model.predict(x_test,verbose=1)
# print(pred)

pred_class = model.predict_classes(x_test)
if pred_class[0]:
    print("\nNormal heartbeat")
    print("confidence:",pred[0][1])
else:
    print("\nAbnormal heartbeat")
    print("confidence:",pred[0][0])

但是上传音频文件时出现错误： Internal Server Error

在终端中，它显示找不到文件。

那么我们是否必须将音频文件保存在任何临时文件夹中？

解决方法

UploadFile具有以下外观：

• 文件名：具有上传的原始文件名的str

• 文件：一个SpooledTemporaryFile（一个类似文件的对象）。这是实际的Python文件，您可以将其直接传递给需要“类文件”对象的其他函数或库。

因此，如果您调用file.file，您将获得文件内容。在路由器功能内进行预测和预处理活动，因为路由器功能不能称为传统功能。该功能在路由器装饰器下实例化（请参见源代码）。

注意：如果您不想等到预测到来，则可以使用后台任务或工作队列，工作队列中的确认（将Celery与redis / rabbitmq配合使用）将通知您任务已完成。如果您可以使用多个工作程序，则工作队列还会并发任务。