文件名称：pedalnet:吉他效果仿真的深度学习
文件大小：35.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-08 11:24:21
Python
脚踏网 从重新创建模型 请参阅我的 ，以获取更详细的描述以及歌曲演示。 数据 data/in.wav - 数据集中的一些样本的串联data/ts9_out.wav通过Ibanez TS9电子管尖叫器（所有旋钮在12点钟位置）后记录的in.wav输出。 models/pedalnet.ckpt预训练的模型权重 用法 在.wav文件上运行效果：必须为单通道，44.1 kHz # must be same data used to train python prepare_data.py data/in.wav data/out_ts9.wav # specify input file and desired output file python predict.py my_input_guitar.wav my_output.wav # if you trained you own mode
【文件预览】：
pedalnet-master
----figures()
--------signal_chain.drawio(2KB)
--------dilated_conv.png(239KB)
--------signal_chain.png(75KB)
----train.py(923B)
----models()
--------pedalnet.ckpt(573KB)
----LICENSE.txt(34KB)
----test.py(1KB)
----model.py(4KB)
----requirements.txt(65B)
----predict.py(2KB)
----README.md(1KB)
----prepare_data.py(1KB)
----data()
--------in.wav(24.14MB)
--------out_ts9.wav(24.37MB)
----.gitignore(2KB)