文件名称：Audio-Classification:针对“重新思考音频分类的CNN模型”的Pytorch代码
文件大小：13KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 09:07:44
Python
重新思考音频分类的CNN模型 该存储库包含我们的论文《的PyTorch代码。 在以下三个数据集上进行了实验，这些数据集可以从提供的链接中下载： 前处理 预处理是单独进行的，以节省模型训练期间的时间。 对于ESC-50： python preprocessing/preprocessingESC.py --csv_file /path/to/file.csv --data_dir /path/to/audio_data/ --store_dir /path/to/store_spectrograms/ --sampling_rate 44100 对于UrbanSound8K： python preprocessing/preprocessingUSC.py --csv_file /path/to/csv_file/ --data_dir /path/to/audio_data/ --
【文件预览】：
Audio-Classification-master
----models()
--------resnet.py(389B)
--------densenet.py(453B)
--------inception.py(449B)
--------__init__.py(0B)
----config()
--------usc_densenet.json(311B)
--------sample_config.json(490B)
--------gtzan_densenet.json(311B)
--------esc_densenet.json(309B)
----validate.py(417B)
----utils.py(2KB)
----dataloaders()
--------datasetaug.py(3KB)
--------__init__.py(0B)
--------datasetnormal.py(976B)
----train.py(4KB)
----preprocessing()
--------preprocessingGTZAN.py(2KB)
--------preprocessingUSC.py(2KB)
--------preprocessingESC.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
----README.md(1KB)