- 설명 :
NSynth Dataset은 각각 고유한 피치, 음색 및 엔벌로프가 있는 ~300k 음표를 포함하는 오디오 데이터셋입니다. 각 메모에는 사람의 평가와 휴리스틱 알고리즘의 조합을 기반으로 하는 세 가지 추가 정보(Source, Family 및 Qualities)가 주석으로 추가됩니다.
소스 코드 :
tfds.datasets.nsynth.Builder
버전 :
-
2.3.0
: 데시벨 단위의 새로운loudness_db
기능(비정규화). -
2.3.1
: CREPE에서 정규화 수정으로 계산된 F0. -
2.3.2
: 오디오 기능을 사용합니다. -
2.3.3
(기본값): CREPE 웨이브 정규화( https://github.com/marl/crepe/issues/49 )에서 수정하여 계산된 F0.
-
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
감독된 키 (
as_supervised
문서 참조):None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
인용 :
@InProceedings{pmlr-v70-engel17a,
title = {Neural Audio Synthesis of Musical Notes with {W}ave{N}et Autoencoders},
author = {Jesse Engel and Cinjon Resnick and Adam Roberts and Sander Dieleman and Mohammad Norouzi and Douglas Eck and Karen Simonyan},
booktitle = {Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning},
pages = {1068--1077},
year = {2017},
editor = {Doina Precup and Yee Whye Teh},
volume = {70},
series = {Proceedings of Machine Learning Research},
address = {International Convention Centre, Sydney, Australia},
month = {06--11 Aug},
publisher = {PMLR},
pdf = {http://proceedings.mlr.press/v70/engel17a/engel17a.pdf},
url = {http://proceedings.mlr.press/v70/engel17a.html},
}
nsynth/full(기본 구성)
구성 설명 : 전체 NSynth 데이터 세트는 기차 세트와 유효한/테스트 세트 간에 겹치는 도구 없이 기차, 유효 및 테스트 세트로 분할됩니다.
다운로드 크기 :
73.07 GiB
데이터세트 크기 :
73.09 GiB
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 4,096 |
'train' | 289,205 |
'valid' | 12,678 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(64000,), dtype=float32),
'id': string,
'instrument': FeaturesDict({
'family': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=11),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1006),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
}),
'pitch': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
'qualities': FeaturesDict({
'bright': bool,
'dark': bool,
'distortion': bool,
'fast_decay': bool,
'long_release': bool,
'multiphonic': bool,
'nonlinear_env': bool,
'percussive': bool,
'reverb': bool,
'tempo-synced': bool,
}),
'velocity': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
오디오 | 오디오 | (64000,) | float32 | |
ID | 텐서 | 끈 | ||
기구 | 풍모Dict | |||
악기/패밀리 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/라벨 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/소스 | 클래스 레이블 | int64 | ||
정점 | 클래스 레이블 | int64 | ||
자질 | 풍모Dict | |||
자질/밝음 | 텐서 | 부울 | ||
자질/어둠 | 텐서 | 부울 | ||
품질/왜곡 | 텐서 | 부울 | ||
품질/fast_decay | 텐서 | 부울 | ||
품질/long_release | 텐서 | 부울 | ||
품질/다성 | 텐서 | 부울 | ||
품질/nonlinear_env | 텐서 | 부울 | ||
자질/타격 | 텐서 | 부울 | ||
품질/반향 | 텐서 | 부울 | ||
품질/템포 동기화 | 텐서 | 부울 | ||
속도 | 클래스 레이블 | int64 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
nsynth/gansynth_subset
구성 설명 : NSynth Dataset은 MIDI 피치 간격 [24, 84]의 어쿠스틱 악기로 제한됩니다. 기차 세트와 유효한/테스트 세트 사이에 악기에 중복되는(정확한 음표는 아님) 대체 분할을 사용합니다. 이 변종은 원래 ICLR 2019 GANSynth 논문( https://arxiv.org/abs/1902.08710 )에 소개되었습니다.
다운로드 크기 :
73.08 GiB
데이터세트 크기 :
20.73 GiB
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 8,518 |
'train' | 60,788 |
'valid' | 17,469 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(64000,), dtype=float32),
'id': string,
'instrument': FeaturesDict({
'family': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=11),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1006),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
}),
'pitch': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
'qualities': FeaturesDict({
'bright': bool,
'dark': bool,
'distortion': bool,
'fast_decay': bool,
'long_release': bool,
'multiphonic': bool,
'nonlinear_env': bool,
'percussive': bool,
'reverb': bool,
'tempo-synced': bool,
}),
'velocity': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
오디오 | 오디오 | (64000,) | float32 | |
ID | 텐서 | 끈 | ||
기구 | 풍모Dict | |||
악기/패밀리 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/레이블 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/소스 | 클래스 레이블 | int64 | ||
정점 | 클래스 레이블 | int64 | ||
자질 | 풍모Dict | |||
자질/밝음 | 텐서 | 부울 | ||
자질/어둠 | 텐서 | 부울 | ||
품질/왜곡 | 텐서 | 부울 | ||
품질/fast_decay | 텐서 | 부울 | ||
품질/long_release | 텐서 | 부울 | ||
품질/다성 | 텐서 | 부울 | ||
품질/nonlinear_env | 텐서 | 부울 | ||
자질/타격 | 텐서 | 부울 | ||
품질/반향 | 텐서 | 부울 | ||
품질/템포 동기화 | 텐서 | 부울 | ||
속도 | 클래스 레이블 | int64 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):
nsynth/gansynth_subset.f0_and_loudness
구성 설명 : NSynth Dataset은 MIDI 피치 간격 [24, 84]의 어쿠스틱 악기로 제한됩니다. 기차 세트와 유효한/테스트 세트 사이에 악기에 중복되는(정확한 음표는 아님) 대체 분할을 사용합니다. 이 변종은 원래 ICLR 2019 GANSynth 논문( https://arxiv.org/abs/1902.08710 )에 소개되었습니다. 이 버전에는 CREPE(Kim et al., 2018)를 사용한 F0 추정치와 데시벨 단위의 A 가중 지각 라우드니스가 추가로 포함되어 있습니다. 두 신호 모두 250Hz의 프레임 속도로 제공됩니다.
다운로드 크기 :
73.08 GiB
데이터세트 크기 :
22.03 GiB
분할 :
나뉘다 | 예 |
---|---|
'test' | 8,518 |
'train' | 60,788 |
'valid' | 17,469 |
- 기능 구조 :
FeaturesDict({
'audio': Audio(shape=(64000,), dtype=float32),
'f0': FeaturesDict({
'confidence': Tensor(shape=(1000,), dtype=float32),
'hz': Tensor(shape=(1000,), dtype=float32),
'midi': Tensor(shape=(1000,), dtype=float32),
}),
'id': string,
'instrument': FeaturesDict({
'family': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=11),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1006),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
}),
'loudness': FeaturesDict({
'db': Tensor(shape=(1000,), dtype=float32),
}),
'pitch': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
'qualities': FeaturesDict({
'bright': bool,
'dark': bool,
'distortion': bool,
'fast_decay': bool,
'long_release': bool,
'multiphonic': bool,
'nonlinear_env': bool,
'percussive': bool,
'reverb': bool,
'tempo-synced': bool,
}),
'velocity': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=128),
})
- 기능 문서 :
특징 | 수업 | 모양 | D타입 | 설명 |
---|---|---|---|---|
풍모Dict | ||||
오디오 | 오디오 | (64000,) | float32 | |
f0 | 풍모Dict | |||
f0/신뢰도 | 텐서 | (1000,) | float32 | |
f0/hz | 텐서 | (1000,) | float32 | |
f0/미디 | 텐서 | (1000,) | float32 | |
ID | 텐서 | 끈 | ||
기구 | 풍모Dict | |||
악기/패밀리 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/라벨 | 클래스 레이블 | int64 | ||
악기/소스 | 클래스 레이블 | int64 | ||
소리의 크기 | 풍모Dict | |||
음량/db | 텐서 | (1000,) | float32 | |
정점 | 클래스 레이블 | int64 | ||
자질 | 풍모Dict | |||
자질/밝음 | 텐서 | 부울 | ||
자질/어둠 | 텐서 | 부울 | ||
품질/왜곡 | 텐서 | 부울 | ||
품질/fast_decay | 텐서 | 부울 | ||
품질/long_release | 텐서 | 부울 | ||
품질/다성 | 텐서 | 부울 | ||
품질/nonlinear_env | 텐서 | 부울 | ||
자질/타격 | 텐서 | 부울 | ||
품질/반향 | 텐서 | 부울 | ||
품질/템포 동기화 | 텐서 | 부울 | ||
속도 | 클래스 레이블 | int64 |
- 예 ( tfds.as_dataframe ):