【文件属性】：
文件名称：descriptor-transformer:音频描述符变压器
文件大小：44KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-18 14:39:45
Python
描述符变压器
提取音频描述符，并学习使用转换器生成它们。
发展
选项1：通用
如果需要，请安装python >= 3.6并为pytorch提供GPU支持。
pip install -r requirements.txt
运行测试
pytest
选项2：使用nix和direnv
安装软件包管理器和 。
direnv插入您的外壳。
在此存储库的检出中direnv allow 。
用法
首先从文件夹中的.wav文件中提取音频功能（例如my_folder ），然后将其保存到文件中（例如my_features.npy ）。
python extract_features.py my_folder my_features.npy
训练模型并可视化覆盖真实数据的预测
./run my_features.npy
注意：目前，这将所有功能串联在一起，从而生成一些批处理，这些批处理共享来自多个音频文件的数
【文件预览】：
descriptor-transformer-main
----process_descriptor_json.ipynb(4KB)
----pytest.ini(69B)
----extract_features.py(436B)
----shell.nix(1KB)
----.github()
--------workflows()
----train.py(5KB)
----descriptor_model_train.ipynb(10KB)
----predict.py(2KB)
----tests()
--------test_descriptor.txt(59KB)
--------test_feature_extraction.py(2KB)
--------predicted_0.txt(1KB)
----util.py(153B)
----LICENSE(1KB)
----descriptor_model_predict.ipynb(8KB)
----requirements.txt(82B)
----model.py(3KB)
----setup.py(516B)
----.gitignore(2KB)
----desc()
--------helper_function.py(2KB)
--------train_function.py(7KB)
--------datamodule.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------feature_extraction.py(1KB)
--------model.py(17KB)
----nix()
--------nixpkgs.json(172B)
--------nixpkgs.nix(324B)
--------update-nix(486B)
----run(109B)
----.envrc(8B)
----README.md(1KB)
----.flake8(84B)
----plot_results.py(1KB)
----.pre-commit-config.yaml(190B)