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dcase2019-task5-urban-sound-tagging:DCASE 2019的第一名解决方案-任务5-城市声音标...
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2021-05-04
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DCASE 2019-任务5-城市声音标记 该存储库包含我用于的最终解决方案。 该模型在粗略和精细级别标签的预测中均排名第一。 再现结果 先决条件: 基于Linux的系统 Python> = 3.5 拥有至少8GB内存的NVidia GFX卡 CUDA> = 10.0 已安装virtualenv软件包 复制: 克隆此存储库。 要使用单个命令复制整个解决方案,请在存储库目录中时执行make run_all命令。 该命令按顺序执行以下步骤: make env :在当前目录中创建虚拟环境 make reqs :安装python软件包 make pytorch :安装PyTorch make download :从Zenodo下载Task 5的数据 make extract :提取压缩文件 make parse :解析注释 make logmel :计算并保存所有文件的Log-Mel频
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dcase2019-task5-urban-sound-tagging-master.zip (22个子文件)
dcase2019-task5-urban-sound-tagging-master
.gitignore 43B
04-generate-valid-set-preds-system-1.py 3KB
06-scale-annos-system-2.py 2KB
07-train-system-2.py 5KB
requirements.txt 478B
Makefile 2KB
01-parse-annotations.py 3KB
03-train-system-1.py 6KB
baseline_code
extract_embedding.py 6KB
evaluate_predictions.py 2KB
README.md 70B
metrics.py 28KB
classify.py 20KB
LICENSE 1KB
02-compute-log-mel.py 1KB
utils.py 3KB
README.md 3KB
calc_num_trainable_params.py 411B
09-generate-submission-system-1.py 4KB
RandomErasing.py 2KB
08-generate-valid-set-preds-system-2.py 3KB
10-generate-submission-system-2.py 4KB
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