sigmoidal nmfd

NMFD sigmoidal

Código para o artigo Vande Veire, Len e De Bie, Tijl e De Boom, Cedric, "Sigmoidal NMFD: Convolutional NMF com Saturating Activations For Drum Loop Decomposition" .

Instalação

 # Baixe o repositóriogit clone https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# Requisitos de instalação...# ... para usuários conda:conda create --name sigmoidnmfd --file requisitos.txt# ... alternativamente: pip install -r requisitos.txt

Você também precisará instalar o arquivo de som:

sudo apt-get install libsndfile1

Executando NMFD sigmoidal

O script run_nmfd_sigmoid.py aplica NMFD sigmoidal ao arquivo de áudio fornecido. Por exemplo:

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

O algoritmo NMFD original pode ser executado da seguinte forma:

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

A linha de base NMFD esparsa pode ser executada da seguinte forma:

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

Executando os experimentos do papel

Primeiro, baixe o conjunto de dados ENST.

Em seguida, execute o script experiment_nmfdsigmoid_on_enst.py :

 python -m scripts.experiment_nmfdsigmoid_on_enst --dir-enst /caminho/para/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "recursos/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Isso cortará automaticamente os arquivos de frases ENST conforme descrito no artigo, salvá-los-á em um novo diretório e aplicará todas as linhas de base e o modelo sigmoidal proposto a todas as frases cortadas no conjunto de dados. Os resultados são salvos em arquivos .npz (nota: isso requer cerca de 1 GB de espaço em disco). Em seguida, imprimirá os valores métricos agregados em todos os exemplos.

Os experimentos de ablação podem ser executados de forma análoga.
Para os experimentos de ablação em NMFD sigmoidal, incluindo a avaliação das diferentes estratégias de otimização:

 python -m scripts.experiment_ablation_nmfdsigmoid_on_enst --dir-enst /caminho/para/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "recursos/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Para NMFD esparso com um estágio de aquecimento irrestrito:

 python -m scripts.experiment_nmfdsparse_with_warmup.py --dir-enst /caminho/para/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist "recursos/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv"

Observe que o processamento paralelo é suportado pela adição de um sinalizador --parallel nos comandos mencionados acima para os experimentos de ablação.

Recriando os modelos de inicialização

Os valores de inicialização para os modelos W na estrutura NMFD podem ser recriados usando o script create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py .

Por exemplo, use esses samples de bateria do Producerspot, como fizemos neste artigo.

Em seguida, execute:

 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

Informações sobre direitos autorais

Copyright 2020 Len Vande Veire.

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