oluk

  • Açıklama :

Groove MIDI Veri Kümesi (GMD), bir Roland TD-11 V-Drum elektronik bateri kitinde yakalanan, insan tarafından icra edilen, tempo hizalanmış etkileyici davul çalmanın 13.6 saatlik hizalanmış MIDI ve (sentezlenmiş) sesinden oluşur.

@inproceedings{groove2019,
    Author = {Jon Gillick and Adam Roberts and Jesse Engel and Douglas Eck and David Bamman},
    Title = {Learning to Groove with Inverse Sequence Transformations},
    Booktitle   = {International Conference on Machine Learning (ICML)}
    Year = {2019},
}

oluk/tam-orta (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Veri kümesini ses olmadan, bölünmemiş olarak girin.

  • İndirme boyutu : 3.11 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 5.22 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 129
'train' 897
'validation' 124
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'bpm': tf.int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'id': tf.string,
    'midi': tf.string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
        'secondary': tf.string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bpm tensör tf.int32
davulcu sınıf etiketi tf.int64
İD tensör tf.string
midi tensör tf.string
stil ÖzelliklerDict
stil/birincil sınıf etiketi tf.int64
stil/ikincil tensör tf.string
zaman_imzası sınıf etiketi tf.int64
tip sınıf etiketi tf.int64

oluk/tam-16000hz

  • Yapılandırma açıklaması : Sesli, bölünmemiş veri kümesini girin.

  • İndirme boyutu : 4.76 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 2.33 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 124
'train' 846
'validation' 120
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=tf.float32),
    'bpm': tf.int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'id': tf.string,
    'midi': tf.string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
        'secondary': tf.string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
ses Ses (Hiçbiri,) tf.float32
bpm tensör tf.int32
davulcu sınıf etiketi tf.int64
İD tensör tf.string
midi tensör tf.string
stil ÖzelliklerDict
stil/birincil sınıf etiketi tf.int64
stil/ikincil tensör tf.string
zaman_imzası sınıf etiketi tf.int64
tip sınıf etiketi tf.int64

oluk/2bar-orta

  • Yapılandırma açıklaması : 2 çubuklu parçalara bölünmüş, ses içermeyen veri kümesini girin.

  • İndirme boyutu : 3.11 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 19.59 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 2.204
'train' 18,163
'validation' 2.252
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'bpm': tf.int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'id': tf.string,
    'midi': tf.string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
        'secondary': tf.string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bpm tensör tf.int32
davulcu sınıf etiketi tf.int64
İD tensör tf.string
midi tensör tf.string
stil ÖzelliklerDict
stil/birincil sınıf etiketi tf.int64
stil/ikincil tensör tf.string
zaman_imzası sınıf etiketi tf.int64
tip sınıf etiketi tf.int64

oluk/2bar-16000hz

  • Konfigürasyon açıklaması : 2 çubuklu parçalara bölünmüş sesli veri kümesini girin.

  • İndirme boyutu : 4.76 GiB

  • Veri kümesi boyutu : 4.61 GiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 1.873
'train' 14.390
'validation' 2.034
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=tf.float32),
    'bpm': tf.int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'id': tf.string,
    'midi': tf.string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
        'secondary': tf.string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
ses Ses (Hiçbiri,) tf.float32
bpm tensör tf.int32
davulcu sınıf etiketi tf.int64
İD tensör tf.string
midi tensör tf.string
stil ÖzelliklerDict
stil/birincil sınıf etiketi tf.int64
stil/ikincil tensör tf.string
zaman_imzası sınıf etiketi tf.int64
tip sınıf etiketi tf.int64

oluk/4bar-orta

  • Yapılandırma açıklaması : 4 çubuklu parçalara bölünmüş, ses içermeyen veri kümesini girin.

  • İndirme boyutu : 3.11 MiB

  • Veri kümesi boyutu : 27.32 MiB

  • Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

  • Bölmeler :

Bölmek Örnekler
'test' 2.033
'train' 17.261
'validation' 2.121
  • Özellik yapısı :
FeaturesDict({
    'bpm': tf.int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
    'id': tf.string,
    'midi': tf.string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=18),
        'secondary': tf.string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtype Tanım
ÖzelliklerDict
bpm tensör tf.int32
davulcu sınıf etiketi tf.int64
İD tensör tf.string
midi tensör tf.string
stil ÖzelliklerDict
stil/birincil sınıf etiketi tf.int64
stil/ikincil tensör tf.string
zaman_imzası sınıf etiketi tf.int64
tip sınıf etiketi tf.int64