oluk

• Açıklama :

Groove MIDI Veri Kümesi (GMD), bir Roland TD-11 V-Drum elektronik bateri setinde yakalanan, 13,6 saatlik hizalanmış MIDI ve insan tarafından gerçekleştirilen, tempoya göre hizalanmış etkileyici davul çalmanın (sentezlenmiş) sesinden oluşur.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://g.co/magenta/groove-dataset

• Kaynak kodu : tfds.datasets.groove.Builder

• sürümler :

  • 2.0.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@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 ortada (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Ses olmadan, bölünmemiş Groove veri kümesi.

• İndirme boyutu : 3.11 MiB

• Veri kümesi boyutu : 5.22 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'bpm': int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'id': string,
    'midi': string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
        'secondary': string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

oluk/tam 16000hz

• Yapılandırma açıklaması : Sesli, bölünmemiş Groove veri kümesi.

• İndirme boyutu : 4.76 GiB

• Veri kümesi boyutu : 2.33 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=float32),
    'bpm': int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'id': string,
    'midi': string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
        'secondary': string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

oluk/2bar-orta

• Yapılandırma açıklaması : Ses olmadan, 2 çubuklu parçalara bölünmüş Groove veri kümesi.

• İndirme boyutu : 3.11 MiB

• Veri kümesi boyutu : 19.59 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'bpm': int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'id': string,
    'midi': string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
        'secondary': string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

oluk/2bar-16000hz

• Yapılandırma açıklaması : 2 çubuklu parçalara bölünmüş, sesli Groove veri kümesi.

• İndirme boyutu : 4.76 GiB

• Veri kümesi boyutu : 4.61 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=float32),
    'bpm': int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'id': string,
    'midi': string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
        'secondary': string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

oluk/4bar-orta

• Yapılandırma açıklaması : Ses olmadan, 4 çubuklu parçalara bölünmüş Groove veri kümesi.

• İndirme boyutu : 3.11 MiB

• Veri kümesi boyutu : 27.32 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'bpm': int32,
    'drummer': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
    'id': string,
    'midi': string,
    'style': FeaturesDict({
        'primary': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=18),
        'secondary': string,
    }),
    'time_signature': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):