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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

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: データ型をtorchへ

from datasets import Dataset
train = Dataset.from_dict(data[slice(0, 400, None)]) // 訓練データとして400枚ほど抽出
train = train.with_format("torch")

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

    {"filename":"spectrogram_*.png", "caption":"This is beautiful music"}
    

    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
• 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;｀)）