sigmoidal nmfd

NMFD sigmoïdal

Code pour l'article Vande Veire, Len et De Bie, Tijl et De Boom, Cédric, "Sigmoidal NMFD : Convolutional NMF with Saturating Activations For Drum Loop Decomposition" .

Installation

 # Téléchargez le clone du référentiel git https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# Exigences d'installation...# ... pour les utilisateurs de conda :conda create --name sigmoidnmfd --file conditions.txt# ... alternativement : pip install -r exigences.txt

Vous devrez également installer le fichier son :

sudo apt-get install libsndfile1

Exécution du NMFD sigmoïdal

Le script run_nmfd_sigmoid.py applique le NMFD sigmoïdal au fichier audio fourni. Par exemple:

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

L'algorithme NMFD original peut être exécuté comme suit :

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

La ligne de base clairsemée du NMFD peut être exécutée comme suit :

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

Exécuter les expériences à partir du papier

Tout d’abord, téléchargez l’ensemble de données ENST.

Ensuite, exécutez le 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"

Cela recadrera automatiquement les fichiers de phrases ENST comme décrit dans l'article, les enregistrera dans un nouveau répertoire et appliquera toutes les lignes de base et le modèle sigmoïdal proposé à toutes les phrases recadrées de l'ensemble de données. Les résultats sont enregistrés dans des archives .npz (attention : cela nécessite environ 1 Go d'espace disque). Il imprimera ensuite les valeurs métriques agrégées sur tous les exemples.

Les expériences d'ablation peuvent être exécutées de manière analogue.
Pour les expériences d'ablation sur le NMFD sigmoïdal, y compris l'évaluation des différentes stratégies d'optimisation :

 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"

Pour un NMFD clairsemé avec une étape de préchauffage sans contrainte :

 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"

Notez que le traitement parallèle est pris en charge en ajoutant un indicateur --parallel dans les commandes susmentionnées pour les expériences d'ablation.

Recréer les modèles d'initialisation

Les valeurs d'initialisation des modèles W dans le framework NMFD peuvent être recréées à l'aide du script create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py .

Par exemple, utilisez ces échantillons de batterie de Producerspot, comme nous l'avons fait pour cet article.

Exécutez ensuite :

 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

Informations sur les droits d'auteur

Copyright 2020 Len Vande Veire.

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