gtzan
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ชุดข้อมูลประกอบด้วย 1,000 แทร็กเสียง แต่ละแทร็กยาว 30 วินาที ประกอบด้วย 10 ประเภท แต่ละประเภทแสดงด้วย 100 แทร็ก แทร็กเป็นไฟล์เสียงโมโน 16 บิต 22050Hz ในรูปแบบ .wav
ประเภทคือ:
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'train' | 1,000 |
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64),
'audio/filename': Text(shape=(), dtype=string),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|
| คุณสมบัติDict | | | |
เสียง | เครื่องเสียง | (ไม่มี,) | int64 | |
เสียง/ชื่อไฟล์ | ข้อความ | | สตริง | |
ฉลาก | ป้ายกำกับคลาส | | 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"
}
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2022-12-06 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2022-12-06 UTC"],[],[],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 }"]]