sigmoidal nmfd

NMFD sigmoidea

Código del artículo Vande Veire, Len y De Bie, Tijl y De Boom, Cedric, "Sigmoidal NMFD: Convolutional NMF with Saturating Activations For Drum Loop Decomposition" .

Instalación

 # Descargue el repositoriogit clone https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# Requisitos de instalación...# ... para usuarios de conda:conda create --name sigmoidnmfd --file requisitos.txt# ... alternativamente: pip install -r requisitos.txt

También necesitarás instalar el archivo de sonido:

sudo apt-get install libsndfile1

Ejecución de NMFD sigmoideo

El script run_nmfd_sigmoid.py aplica NMFD sigmoide al archivo de audio proporcionado. Por ejemplo:

 python -m scripts.run_nmfd_sigmoid resources/moonkits-hiphop.wav 4 --plot

El algoritmo NMFD original se puede ejecutar de la siguiente manera:

 python -m scripts.run_nmfd_vanilla resources/moonkits-hiphop.wav 4 --plot

La línea base dispersa de NMFD se puede ejecutar de la siguiente manera:

 python -m scripts.run_nmfd_sparsity resources/moonkits-hiphop.wav 4 --sparsity 0.1 --plot

Ejecutando los experimentos desde el papel.

Primero, descargue el conjunto de datos ENST.

Luego, ejecute el script experiment_nmfdsigmoid_on_enst.py :

 python -m scripts.experiment_nmfdsigmoid_on_enst --dir-enst /path/to/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "resources/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Esto recortará automáticamente los archivos de frases ENST como se describe en el documento, los guardará en un nuevo directorio y aplicará todas las líneas de base y el modelo sigmoidal propuesto a todas las frases recortadas en el conjunto de datos. Los resultados se guardan en archivos .npz (nota: esto requiere aproximadamente 1 GB de espacio en disco). Luego imprimirá los valores métricos agregados en todos los ejemplos.

Los experimentos de ablación se pueden realizar de forma análoga.
Para los experimentos de ablación en NMFD sigmoidal, incluida la evaluación de las diferentes estrategias de optimización:

 python -m scripts.experiment_ablation_nmfdsigmoid_on_enst --dir-enst /path/to/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "resources/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Para NMFD escaso con una etapa de calentamiento sin restricciones:

 python -m scripts.experiment_nmfdsparse_with_warmup.py --dir-enst /path/to/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "resources/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Tenga en cuenta que el procesamiento paralelo se admite agregando un indicador --parallel en los comandos antes mencionados para los experimentos de ablación.

Recreando las plantillas de inicialización

Los valores de inicialización para las plantillas W en el marco NMFD se pueden recrear usando el script create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py .

Por ejemplo, utilice estas muestras de batería de Producerspot, como hicimos para este artículo.

Luego ejecuta:

 python create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py --samples-list-file resources/tracklist/templates/samples_kick.csv --output-file resources/templates/kick.npy
python create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py --samples-list-file resources/tracklist/templates/samples_snare.csv --output-file resources/templates/snare.npy
python create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py --samples-list-file resources/tracklist/templates/samples_hihat.csv --output-file resources/templates/hihat.npy
python create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py --samples-list-file resources/tracklist/templates/samples_crash.csv --output-file resources/templates/crash.npy

Información de derechos de autor

Copyright 2020 Len Vande Veire.

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