sigmoidal nmfd

S形NMFD

论文代码Vande Veire、Len 和 De Bie、Tijl 和 De Boom、Cedric，“Sigmoidal NMFD：用于鼓循环分解的具有饱和激活的卷积 NMF” 。

安装

# 下载存储库git clone https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# 安装要求...# ... 对于 conda 用户：conda create --name sigmoidnmfd --filerequirements.txt# ...或者：pip install -r requests.txt

您还需要安装声音文件：

sudo apt-get install libsndfile1

运行 sigmoidal NMFD

脚本run_nmfd_sigmoid.py将 sigmoidal NMFD 应用于提供的音频文件。例如：

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

原始的 NMFD 算法可以运行如下：

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

稀疏 NMFD 基线可以按如下方式运行：

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

根据论文进行实验

首先，下载 ENST 数据集。

然后，执行experiment_nmfdsigmoid_on_enst.py脚本：

 python -m script.experiment_nmfdsigmoid_on_enst --dir-enst /path/to/ENST-drums-public --dir-out /home/user/somedirectory --tracklist “资源/tracklists/tracklist_enst_allphrases.csv”

这将按照论文中的描述自动裁剪 ENST 短语文件，将它们保存在新目录中，并将所有基线和建议的 sigmoidal 模型应用于数据集中的所有裁剪短语。结果保存在 .npz 存档中（注意：这需要大约 1 GB 的磁盘空间）。然后它将打印出所有示例聚合的指标值。

消融实验可以类似地进行。
对于sigmoidal NMFD的消融实验，包括不同优化策略的评估：

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

对于具有无约束预热阶段的稀疏 NMFD：

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

请注意，通过在上述消融实验命令中添加--parallel标志来支持并行处理。

重新创建初始化模板

NMFD 框架中模板W的初始化值可以使用create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py脚本重新创建。

例如，使用 Producerspot 中的这些鼓样本，就像我们在本文中所做的那样。

然后执行：

 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

版权信息

版权所有 2020 Len Vande Veire。

此存储库中的此代码是免费软件：您可以根据自由软件基金会发布的 GNU 通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它，无论是许可证的第 3 版，还是（由您选择）任何更高版本版本。

分发此程序的目的是希望它有用，但不提供任何保证；甚至没有适销性或特定用途适用性的默示保证。 有关更多详细信息，请参阅 GNU 通用公共许可证。

您应该随该程序一起收到 GNU 通用公共许可证的副本。 如果没有，请参阅 https://www.gnu.org/licenses/。