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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

## 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: データ型をtorchへ
```py
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<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;｀)）