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sigsep-mus-eval:museval-python的源分离评估工具
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2021-05-01
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缪斯瓦尔 一个使用数据集评估源分离结果的python软件包。 该软件包是的的一部分。 BSSEval v4 在实现的BSSEval度量及其在中的重新实现在音频分离文献中得到了广泛使用。 BSSEval的一种特殊性是在通过线性失真滤波器将估计值与真实源最佳匹配之后,计算指标。 这使标准对于某些线性失配具有鲁棒性。 除了对源的所有可能排列进行可选评估之外,此匹配是BSSEval大部分计算成本的原因,尤其是考虑到在按帧计算度量时,每个评估窗口都已完成此匹配。 对于此程序包,我们启用了具有时不变失真滤波器的选项,而不必像以前版本的BSS eval那样使它们随时间变化。 首先,启用此选项可显着降低评估的计算成本,因为对整个信号只需进行一次匹配即可。 其次,由于时变匹配滤波器会导致高估性能,因此它在评估中引入了更多的动态因素。 第三,这使匹配更加健壮,因为在整个录制过程中,真正的信号源并不是无声
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sigsep-mus-eval-master.zip (38个子文件)
sigsep-mus-eval-master
setup.py 2KB
.gitignore 1KB
Dockerfile 375B
.dockerignore 53B
MANIFEST.in 55B
CONTRIBUTING.md 5KB
LICENSE 1KB
setup.cfg 155B
.github
workflows
test_docs.yml 2KB
test_unittests.yml 1KB
museval
__init__.py 11KB
cli.py 2KB
metrics.py 25KB
aggregate.py 12KB
musdb.schema.json 1KB
version.py 19B
examples
create_significance_test.py 2KB
compare_json_results.py 477B
eval_mus_dirs.py 329B
eval_dirs.py 343B
create_boxplots.py 1KB
run_and_eval_mus.py 601B
README.md 8KB
tests
test_cli.py 407B
data
Music Delta - 80s Rock.json 3KB
test_bsseval.py 3KB
test_regression.py 3KB
test_museval.py 836B
docs
.nojekyll 0B
Makefile 575B
index.rst 290B
conf.py 6KB
doctrees
museval.doctree 69KB
usage.doctree 18KB
index.doctree 123KB
environment.pickle 60KB
museval.metrics.doctree 62KB
.stickler.yml 88B
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刘怒威
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