খাঁজ

• বর্ণনা :

গ্রুভ MIDI ডেটাসেট (GMD) একটি Roland TD-11 V-Drum ইলেকট্রনিক ড্রাম কিট-এ ক্যাপচার করা মানব-সম্পাদিত, টেম্পো-সারিবদ্ধ এক্সপ্রেসিভ ড্রামিংয়ের 13.6 ঘন্টা সারিবদ্ধ MIDI এবং (সংশ্লেষিত) অডিও দ্বারা গঠিত।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://g.co/magenta/groove-dataset

• সোর্স কোড : tfds.datasets.groove.Builder

• সংস্করণ :

  • 2.0.1 (ডিফল্ট): কোন রিলিজ নোট নেই।

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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},
}

খাঁজ/পূর্ণ-মধ্যম (ডিফল্ট কনফিগার)

• কনফিগারেশনের বিবরণ : অডিও ছাড়াই গ্রুভ ডেটাসেট, আনস্প্লিট।

• ডাউনলোড আকার : 3.11 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 5.22 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

groove/full-16000hz

• কনফিগার বিবরণ : অডিও, আনস্প্লিট সহ গ্রুভ ডেটাসেট।

• ডাউনলোড 4.76 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 2.33 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

groove/2bar-midionly

• কনফিগারের বিবরণ : অডিও ছাড়াই গ্রুভ ডেটাসেট, 2-বারের খণ্ডে বিভক্ত।

• ডাউনলোড আকার : 3.11 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 19.59 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

groove/2bar-16000hz

• কনফিগারেশনের বিবরণ : অডিও সহ গ্রুভ ডেটাসেট, 2-বারের খণ্ডে বিভক্ত।

• ডাউনলোড 4.76 GiB

• ডেটাসেটের আকার : 4.61 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

groove/4bar-midionly

• কনফিগারেশনের বিবরণ : অডিও ছাড়াই গ্রুভ ডেটাসেট, 4-বারের খণ্ডে বিভক্ত।

• ডাউনলোড আকার : 3.11 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 27.32 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):