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mickylan2367
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task_categories:
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- text-generation
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# 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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* とりあえず、何が何だか分からないまま作ってみただけ
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* 後で要修正(;'∀')
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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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##
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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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```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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task_categories:
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- text-generation
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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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25 |
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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{"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;`))
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