sigmoidal nmfd

S形NMFD

論文代碼Vande Veire、Len 和 De Bie、Tijl 和 De Boom、Cedric，「Sigmoidal NMFD：用於鼓循環分解的具有飽和活化的捲積 NMF」 。

安裝

# 下載儲存庫git clone https://github.com/aida-ugent/sigmoidal-nmfdcd sigmoidal-nmfd# 安裝需求...# ... 對於 conda 使用者：conda create --name sigmoidnmfd --filerequirementsments.txt# ....或者：pip install -rrequirements.txt

您還需要安裝聲音檔案：

sudo apt-get install libsndfile1

運行 sigmoidal NMFD

腳本run_nmfd_sigmoid.py將 sigmoidal NMFD 套用到提供的音訊檔案。例如：

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

原始的 NMFD 演算法可以運行如下：

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

稀疏 NMFD 基線可以如下運行：

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

根據論文進行實驗

首先，下載 ENST 資料集。

然後，執行experiment_nmfdsigmoid_on_enst.py腳本：

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

這將按照論文中的描述自動裁剪 ENST 短語文件，將它們保存在新目錄中，並將所有基線和建議的 sigmoidal 模型應用於資料集中的所有裁剪短語。結果保存在 .npz 存檔中（注意：這需要大約 1 GB 的磁碟空間）。然後它將列印出所有範例聚合的指標值。

消融實驗可以類似地進行。
對於sigmoidal NMFD的消融實驗，包括不同最佳化策略的評估：

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

對於具有無約束預熱階段的稀疏 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"

請注意，透過在上述消融實驗命令中添加--parallel標誌來支援並行處理。

重新建立初始化模板

NMFD 框架中模板W的初始化值可以使用create_nmf_drum_templates_from_sample_library.py腳本重新建立。

例如，使用 Producerspot 中的這些鼓樣本，就像我們在本文中所做的那樣。

然後執行：

 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

版權資訊

版權所有 2020 Len Vande Veire。

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