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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。 |
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* Music Cpasとは：https://huggingface.co/datasets/google/MusicCaps |
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* GrayScaleじゃないほうもあるから見てね(⋈◍＞◡＜◍)。✧♡（<a href="https://huggingface.co/datasets/mickylan2367/ColorSpectrogram">これ</a>） |
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## 基本情報 |
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* sampling_rate: int = 44100 |
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## 使い方 |
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### 0: データセットをダウンロード |
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```py |
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from datasets import load_dataset |
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data = load_dataset("mickylan2367/spectrogram") |
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data = data["train"] |
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``` |
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### 1: データ型をtorchへ |
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```py |
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from datasets import Dataset |
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train = Dataset.from_dict(data[slice(0, 400, None)]) // 訓練データとして400枚ほど抽出 |
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train = train.with_format("torch") |
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``` |
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## 参考資料とメモ |
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* (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？ |
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* ダウンロードに使ったコードは<a href="https://colab.research.google.com/drive/1HmDorbxD5g6C2WDjLierUqbhecTdRvgA?usp=sharing">こちら</a> |
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* 参考：https://www.kaggle.com/code/osanseviero/musiccaps-explorer |
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* 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 |
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``` |
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{"filename":"spectrogram_*.png", "caption":"This is beautiful music"} |
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``` |
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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 |
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* 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 |
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意外とHuggingfaceがバグっているだけかも（実話(´;ω;｀)） |
