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task_categories:
- text-generation
license: cc-by-sa-4.0
language:
- en
tags:
- music
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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(⋈◍＞◡＜◍)。✧♡（<a href="https://huggingface.co/datasets/mickylan2367/ColorSpectrogram">これ</a>）

## 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)

## 使い方
### 0: データセットをダウンロード
```py
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("mickylan2367/spectrogram")
data = data["train"]
```

### 1: データローダーへ
* まだテストデータと検証データは用意していないので、コメントアウトしています
* こんな感じの関数で、データローダーにできます。
```py
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
BATCH_SIZE = ??? # 自分で設定
IMAGE_SIZE = ???

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)
    
    train = load_dataset("mickylan2367/spectrogram", split="train")
    # test = load_dataset("mickylan2367/spectrogram", split="test")
    # validation = load_dataset("mickylan2367/spectrogram", split="validation")
    
    for idx in range(len(train["image"])):
        train["image"][idx] = data_transform(train["image"][idx])
        # test["image"][idx] = data_transform(test["image"][idx])
        # validation["image"][idx] = data_transform(validation["image"][idx])
    
    train = Dataset.from_dict(train)
    # test = Dataset.from_dict(test)
    # validation = Dataset.from_dict(validation)
    
    train = train.with_format("torch") # リスト型回避
    # test = test.with_format("torch")
    # validation = validation.with_format(validation)
    
    # dataset = torch.utils.data.ConcatDataset([train, validation, test])
    # dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True)
    # return dataloader

```

## 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<a href="https://colab.research.google.com/drive/1HmDorbxD5g6C2WDjLierUqbhecTdRvgA?usp=sharing">こちら</a>
    * 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;｀)）