Datasets:
metadata
license: cc-by-sa-4.0
language:
- en
tags:
- music
size_categories:
- 1K<n<10K
Google/Music-Capsの音声データをスペクトログラム化したデータ。
- Music Cpasとは:https://huggingface.co/datasets/google/MusicCaps
- GrayScaleじゃないほうもあるから見てね(⋈◍>◡<◍)。✧♡(これ)
基本情報
- sampling_rate: int = 44100
- 20秒のwavファイル -> 1600×800のpngファイルへ変換
- librosaの規格により、画像の縦軸:(0-10000?Hz), 画像の横軸:(0-40秒)
- 詳しくはlibrosa.specshow() -> https://librosa.org/doc/main/auto_examples/plot_display.html
使い方
0: データセットをダウンロード
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("mickylan2367/spectrogram")
data = data["train"]
1: データローダーへ
- こんな感じの関数で、データローダーにできます。
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
BATCH_SIZE = ??? # 自分で設定
IMAGE_SIZE = ???
TRAIN_SIZE = ??? # 訓練に使用したいデータセット数
TEST_SIZE = ??? # テストに使用したいデータセット数
def load_datasets():
data_transforms = [
transforms.Resize((IMG_SIZE, IMG_SIZE)),
transforms.ToTensor(), # Scales data into [0,1]
transforms.Lambda(lambda t: (t * 2) - 1) # Scale between [-1, 1]
]
data_transform = transforms.Compose(data_transforms)
data = load_dataset("mickylan2367/spectrogram")
data = data["train"]
train = data[slice(0, TRAIN_SIZE, None)]
test = data[slice(TRAIN_SIZE, TRAIN_SIZE + TEST_SIZE, 0)]
for idx in range(len(train["image"])):
train["image"][idx] = data_transform(train["image"][idx])
test["image"][idx] = data_transform(test["image"][idx])
train = Dataset.from_dict(train)
train = train.with_format("torch") # リスト型回避
test = Dataset.from_dict(train)
test = test.with_format("torch") # リスト型回避
# or
train_loader = DataLoader(train, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)
test_loader = DataLoader(test, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)
return train_loader, test_loader
参考資料とメモ
- (memo)ぶっちゃけグレースケールもカラーバージョンをtorchvision.transformのグレースケール変換すればいいだけかも?
- ダウンロードに使ったコードはこちら
- 参考:https://www.kaggle.com/code/osanseviero/musiccaps-explorer
- 仕組み:Kaggleの参考コードでwavファイルをダウンロードする->スペクトログラムつくりながらmetadata.jsonlに
をなどと言ったjson列を書き込み、これをアップロードした{"filename":"spectrogram_*.png", "caption":"This is beautiful music"}
- Huggingfaceのデータビューアが動かなくなったら、一度GoogleColabでそのデータセットをダウンロードしてみることもおすすめ 意外とHuggingfaceがバグっているだけかも(実話(´;ω;`))