asteroid

---

Asteroid هي مجموعة أدوات فصل مصدر الصوت المستندة إلى Pytorch والتي تتيح تجربة سريعة على مجموعات البيانات الشائعة. إنه يأتي مع رمز مصدر يدعم مجموعة كبيرة من مجموعات البيانات والبنية ، ومجموعة من الوصفات لإعادة إنتاج بعض الأوراق المهمة.

هل تستخدم الكويكب أو تريد ذلك؟

من فضلك ، إذا وجدت خطأ ، افتح مشكلة ، إذا قمت بحلها ، افتح طلب سحب! الشيء نفسه ينطبق على ميزات جديدة ، أخبرنا بما تريده أو ساعدنا في بنائه! لا تتردد في الانضمام إلى الركود وطرح الأسئلة / اقترح ميزات جديدة هناك أيضًا! يهدف الكويكب إلى أن يكون مشروعًا مجتمعيًا ، لذا قفز ويساعدنا!

محتويات

• محتويات
• تثبيت
• دروس
• تشغيل وصفة
• الوصفات المتاحة
• مجموعات البيانات المدعومة
• نماذج ما قبل
• المساهمة
• تصور Tensorboard
• المبادئ التوجيهية
• نقلا عن كويكب

تثبيت

(↑ حتى محتويات) لتثبيت الكويكب ، استنساخ الريبو وتثبيته باستخدام conda أو pip أو python:

 # First clone and enter the repo
git clone https://github.com/asteroid-team/asteroid
cd asteroid

• مع pip

 # Install with pip in editable mode
pip install -e .
# Or, install with python in dev mode
# python setup.py develop

• مع كوندا (إذا لم يكن لديك بالفعل كوندا ، انظر هنا.)

conda env create -f environment.yml
conda activate asteroid

• الكويكب هو أيضا على PYPI ، يمكنك تثبيت أحدث إصدار مع

pip install asteroid

دروس

(↑ حتى المحتويات) فيما يلي قائمة من دفاتر الملاحظات التي توضح مثالًا على استخدام ميزات الكويكب.

• البدء مع الكويكب
• مقدمة ونظرة عامة
• FilterBank API
• غلاف التدريب التابع PITLossWrapper
• معالجة ملفات WAV كبيرة

تشغيل وصفة

(↑ حتى المحتويات) يتطلب تشغيل الوصفات حزمًا إضافية في معظم الحالات ، نوصي بتشغيل:

 # from asteroid/
pip install -r requirements.txt

ثم اختر الوصفة التي تريد تشغيلها وتشغيلها!

 cd egs/wham/ConvTasNet
. ./run.sh

مزيد من المعلومات في EGS/README.MD.

الوصفات المتاحة

(↑ يصل إلى المحتويات)

• Convtasnet (Luo et al.)
• Tasnet (Luo et al.)
• التجميع العميق (Hershey et al. و Isik et al.)
• Chimera ++ (Luo et al. and Wang et al.)
• DualPathrnn (Luo et al.)
• تعلم خطوتين (Tzinis et al.)
• sudormrfnet (Tzinis et al.)
• DPTNET (Chen et al.)
• Dccrnet (Hu et al.)
• DCUnet (Choi et al.)
• crossnet-open-unmix (Sawata et al.)
• Multi-DecoDer DPRNN (Zhu et al.)
• Open-Unmix (قادم) (Stöter et al.)
• Wavesplit (قادم) (Zeghidour et al.)

مجموعات البيانات المدعومة

(↑ يصل إلى المحتويات)

• WSJ0-2MIX / WSJ03MIX (هيرشي وآخرون)
• Wham (Wichern et al.)
• Whamr (Maciejewski et al.)
• Librimix (Cosentino et al.)
• تحدي Microsoft DNS (Chandan et al.)
• sms_wsj (Drude et al.)
• Musdb18 (Raffi et al.)
• ضجة (Wisdom et al.)
• Avspeech (Ephrat et al.)
• Kinect-WSJ (Sivasankaran et al.)

نماذج ما قبل

(↑ حتى المحتويات) انظر هنا

المساهمة

(حتى المحتويات) ، نتطلع دائمًا إلى توسيع تغطيتنا لفصل المصدر وتحسين الكلام ، فيما يلي قائمة بالأشياء التي نفتقدها. تريد المساهمة؟ هذا مكان رائع للبدء!

• Wavesplit (Zeghidour and Grangier)
• Furcanext (شي وآخرون)
• Deepcasa (Liu و Wine)
• مجموعات اختبار VCTK من Kadioglu et al.
• حفرة متتالية وتتابعها (يانغ وآخرون)
• موانع الاتساق (Wisdom et al.)
• backpropagable stoi و pesq.
• مرشحات مرشح المعالم من Tukuljac et al.
• MISI من طرف إلى طرف (Wang et al.)

لا تنس قراءة إرشاداتنا المساهمة.

يمكنك أيضًا فتح مشكلة أو جعل العلاقات العامة لإضافة شيء فاتنا في هذه القائمة.

تصور Tensorboard

المسجل الافتراضي هو Tensorboard في جميع الوصفات. من مجلد الوصفة ، يمكنك تشغيل ما يلي لتصور سجلات جميع عمليات التشغيل الخاصة بك. يمكنك أيضًا مقارنة أنظمة مختلفة على نفس مجموعة البيانات عن طريق تشغيل أمر مماثل من محيطات مجموعة البيانات.

 # Launch tensorboard (default port is 6006)
tensorboard --logdir exp/ --port tf_port

إذا كنت تطلق Tensorboard عن بُعد ، فيجب عليك فتح نفق SSH

 # Open port-forwarding connection. Add -Nf option not to open remote.
ssh -L local_port:localhost:tf_port user@ip

ثم افتح http://localhost:local_port/ . إذا كان كلا المنافذان متماثلين ، فيمكنك النقر فوق عنوان URL للتشمل المعطى على جهاز التحكم عن بُعد ، فهو أكثر عملية.

المبادئ التوجيهية

(↑ يصل إلى المحتويات)

• الشكل. يتم التفكير في لبنات البناء ومصممة ليتم توصيلها بسلاسة معًا. تعتبر مرشحات مرشحات ، وترميزات ، وقناع ، وفك الترميز والخسائر ، كل من لبنات البناء الشائعة التي يمكن دمجها بطريقة مرنة لإنشاء أنظمة جديدة.
• قابلية التوسيع. تمديد الكويكب مع ميزات جديدة بسيطة. أضف مرشحًا جديدًا أو بنية فاصل أو مجموعة بيانات أو حتى وصفة بسهولة شديدة.
• استنساخ. توفر الوصفات طريقة سهلة لإعادة إنتاج النتائج مع إعداد البيانات وتصميم النظام والتدريب والتقييم في نص واحد. هذه أداة أساسية للمجتمع!

نقلا عن كويكب

(↑ حتى محتويات) إذا كنت تحب استخدام الكويكب وتريد أن تستشهد بنا ، استخدم هذا:

 @inproceedings { Pariente2020Asteroid ,
    title = { Asteroid: the {PyTorch}-based audio source separation toolkit for researchers } ,
    author = { Manuel Pariente and Samuele Cornell and Joris Cosentino and Sunit Sivasankaran and
            Efthymios Tzinis and Jens Heitkaemper and Michel Olvera and Fabian-Robert Stöter and
            Mathieu Hu and Juan M. Martín-Doñas and David Ditter and Ariel Frank and Antoine Deleforge
            and Emmanuel Vincent } ,
    year = { 2020 } ,
    booktitle = { Proc. Interspeech } ,
}