CPC_audio:对比度预测编码（CPC）方法的实现，以无监督的方式训练音频特征

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文件名称：CPC_audio:对比度预测编码（CPC）方法的实现，以无监督的方式训练音频特征

文件大小：2.06MB

文件格式：ZIP

更新时间：2024-06-05 23:41:35

Python

CPC_audio 该代码在音频数据上实现了对比度预测编码算法，如论文“中所述。 这是一种直接从原始波形训练音频特征的无监督方法。 此外，此代码还实现了本文中使用的所有评估指标： 使用转移其他语言的学习 设定说明 由于存在对Torch-Audio的依赖，因此安装过程很少。 0 /克隆git clone [e-mail]:facebookresearch/CPC_audio.git && cd CPC_audio ： git clone [e-mail]:facebookresearch/CPC_audio.git && cd CPC_audio 1 /安装割炬音频所需的库： MacOS： brew install sox Linux： sudo apt-get install sox libsox-dev libsox-fmt-all 2 / cond

【文件预览】：
CPC_audio-master
----setup.py(969B)
----.gitignore(24B)
----cpc()
--------feature_loader.py(9KB)
--------criterion()
--------__init__.py(177B)
--------cpc_default_config.py(5KB)
--------unit_tests.py(13KB)
--------utils()
--------transformers.py(5KB)
--------README.md(523B)
--------test_data()
--------dataset.py(18KB)
--------eval()
--------model.py(9KB)
--------train.py(19KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(3KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(11KB)
----environment.yml(283B)
----hubconf.py(1KB)