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leaf-audio
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2021-03-04
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LEAF:可学习的音频前端 LEAF是诸如mel-filterbanks之类的音频功能的可学习替代品,可以将其初始化为mel-filterbanks的近似值,然后在使用少量参数的情况下针对手头的任务进行训练。 提供了该系统的完整说明。 依存关系 Python 3.8 内容 该库包含Tensorflow / Keras代码,用于: LEAF前端以及mel- , 和 适用于 , 和 一个使用gin的示例训练循环,以在tensorflow数据集上训练具有各种前端和架构的模型。 安装 在仓库的根目录中,运行: pip3 install -e . 创建一个叶子前端 我们提供可学习的固定前端作为Keras模型。 如本文所述,使用默认参数实例化Leaf将构建一个LEAF前端,其窗口大小为25ms,窗口步长为10ms,sPCEN作为压缩函数,并在mel-scale上初始化过滤器。 为了方便起见
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leaf-audio-master.zip (32个子文件)
leaf-audio-master
requirements.txt 169B
CONTRIBUTING.md 1KB
example
train.py 3KB
configs
sincnet_plus.gin 80B
mel.gin 98B
sincnet.gin 76B
leaf_custom.gin 413B
common.gin 707B
tfbanks.gin 90B
__init__.py 591B
leaf.gin 1KB
data.py 2KB
external_configurables.py 2KB
main.py 1KB
train_test.py 3KB
__init__.py 591B
leaf_audio
convolution.py 11KB
impulse_responses.py 4KB
initializers.py 5KB
images
frontends.png 260KB
frontends_output.png 89KB
utils.py 2KB
__init__.py 591B
models.py 7KB
convolution_test.py 2KB
frontend.py 12KB
pooling.py 5KB
postprocessing.py 7KB
melfilters.py 4KB
LICENSE 11KB
setup.py 1KB
README.md 5KB
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weixin_42166626
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