gtzan
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
تتكون مجموعة البيانات من 1000 مسار صوتي كل 30 ثانية. يحتوي على 10 أنواع ، يمثل كل منها 100 مسار. المسارات هي جميع ملفات الصوت أحادية 16 بت 22050 هرتز بتنسيق .wav.
الأنواع هي:
انشق، مزق | أمثلة |
---|
'train' | 1،000 |
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
'audio/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
ميزة | فصل | شكل | نوع | وصف |
---|
| الميزات | | | |
صوتي | صوتي | (لا أحد،) | int64 | |
الصوت / اسم الملف | نص | | سلسلة | |
ضع الكلمة المناسبة | ClassLabel | | int64 | |
@misc{tzanetakis_essl_cook_2001,
author = "Tzanetakis, George and Essl, Georg and Cook, Perry",
title = "Automatic Musical Genre Classification Of Audio Signals",
url = "http://ismir2001.ismir.net/pdf/tzanetakis.pdf",
publisher = "The International Society for Music Information Retrieval",
year = "2001"
}
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2022-12-06 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2022-12-06 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# gtzan\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nThe dataset consists of 1000 audio tracks each 30 seconds long. It contains 10\ngenres, each represented by 100 tracks. The tracks are all 22050Hz Mono 16-bit\naudio files in .wav format.\n\nThe genres are:\n\n- blues\n- classical\n- country\n- disco\n- hiphop\n- jazz\n- metal\n- pop\n- reggae\n- rock\n\n- **Additional Documentation** :\n [Explore on Papers With Code\n north_east](https://paperswithcode.com/dataset/gtzan)\n\n- **Homepage** :\n \u003chttp://marsyas.info/index.html\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.audio.gtzan.GTZAN`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/audio/gtzan/gtzan.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): No release notes.\n- **Download size** : `1.14 GiB`\n\n- **Dataset size** : `3.71 GiB`\n\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|-----------|----------|\n| `'train'` | 1,000 |\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),\n 'audio/filename': Text(shape=(), dtype=string),\n 'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|----------------|--------------|---------|--------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| audio | Audio | (None,) | int64 | |\n| audio/filename | Text | | string | |\n| label | ClassLabel | | int64 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('audio', 'label')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Examples**\n ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\n- **Citation**:\n\n @misc{tzanetakis_essl_cook_2001,\n author = \"Tzanetakis, George and Essl, Georg and Cook, Perry\",\n title = \"Automatic Musical Genre Classification Of Audio Signals\",\n url = \"http://ismir2001.ismir.net/pdf/tzanetakis.pdf\",\n publisher = \"The International Society for Music Information Retrieval\",\n year = \"2001\"\n }"]]