sigmoidal nmfd 다운로드 - sigmoidal nmfd 소스 코드 다운로드

sigmoidal nmfd

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1.0.0

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S자형 NMFD

논문 코드 Vande Veire, Len 및 De Bie, Tijl 및 De Boom, Cedric, "S자형 NMFD: 드럼 루프 분해를 위한 포화 활성화를 사용한 컨볼루셔널 NMF" .

설치

 # 저장소 다운로드git clone https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# 설치 요구 사항...# ... conda 사용자의 경우:conda create --name sigmoidnmfd --file 요구 사항.txt# ... 대안:pip install -r 요구사항.txt

사운드 파일도 설치해야 합니다:

sudo apt-get install libsndfile1

S자형 NMFD 실행

run_nmfd_sigmoid.py 스크립트는 제공된 오디오 파일에 S자형 NMFD를 적용합니다. 예를 들어:

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

원래 NMFD 알고리즘은 다음과 같이 실행할 수 있습니다.

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

희소 NMFD 기준선은 다음과 같이 실행할 수 있습니다.

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

논문에서 실험 실행하기

먼저 ENST 데이터세트를 다운로드합니다.

그런 다음 experiment_nmfdsigmoid_on_enst.py 스크립트를 실행합니다.

 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"

그러면 논문에 설명된 대로 ENST 구문 파일이 자동으로 자르고 새 디렉터리에 저장되며 모든 기준선과 제안된 S자형 모델이 데이터세트의 잘린 모든 구문에 적용됩니다. 결과는 .npz 아카이브에 저장됩니다(참고: 약 1GB의 디스크 공간 필요). 그런 다음 모든 예에 대해 집계된 측정항목 값을 인쇄합니다.

절제 실험은 유사하게 실행될 수 있습니다.
다양한 최적화 전략의 평가를 포함하여 S자형 NMFD에 대한 절제 실험의 경우:

 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"

무제한 워밍업 단계가 있는 희박한 NMFD의 경우:

 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"

앞서 언급한 절제 실험 명령에 --parallel 플래그를 추가하면 병렬 처리가 지원됩니다.

초기화 템플릿 다시 만들기

NMFD 프레임워크의 템플릿 W 에 대한 초기화 값은 create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py 스크립트를 사용하여 다시 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 이 문서에서 했던 것처럼 Producerspot의 드럼 샘플을 사용하세요.

그런 다음 다음을 실행합니다.

 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