s474139/Traktor
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neuralnetworkv2
Traktor/myenv/Lib/site-packages/torchaudio/datasets/gtzan.py

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Python
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losowanie zdjec
2024-05-26 05:12:46 +02:00
import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, Tuple, Union
import torchaudio
from torch import Tensor
from torch.utils.data import Dataset
from torchaudio._internal import download_url_to_file
from torchaudio.datasets.utils import _extract_tar
# The following lists prefixed with `filtered_` provide a filtered split
# that:
#
# a. Mitigate a known issue with GTZAN (duplication)
#
# b. Provide a standard split for testing it against other
# methods (e.g. the one in jordipons/sklearn-audio-transfer-learning).
#
# Those are used when GTZAN is initialised with the `filtered` keyword.
# The split was taken from (github) jordipons/sklearn-audio-transfer-learning.
gtzan_genres = [
"blues",
"classical",
"country",
"disco",
"hiphop",
"jazz",
"metal",
"pop",
"reggae",
"rock",
]
filtered_test = [
"blues.00012",
"blues.00013",
"blues.00014",
"blues.00015",
"blues.00016",
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"rock.00082",
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"rock.00084",
"rock.00085",
]
URL = "http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz"
FOLDER_IN_ARCHIVE = "genres"
_CHECKSUMS = {
"http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz": "24347e0223d2ba798e0a558c4c172d9d4a19c00bb7963fe055d183dadb4ef2c6"
}
def load_gtzan_item(fileid: str, path: str, ext_audio: str) -> Tuple[Tensor, str]:
"""
Loads a file from the dataset and returns the raw waveform
as a Torch Tensor, its sample rate as an integer, and its
genre as a string.
"""
# Filenames are of the form label.id, e.g. blues.00078
label, _ = fileid.split(".")
# Read wav
file_audio = os.path.join(path, label, fileid + ext_audio)
waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_audio)
return waveform, sample_rate, label
class GTZAN(Dataset):
"""*GTZAN* :cite:`tzanetakis_essl_cook_2001` dataset.
Note:
Please see http://marsyas.info/downloads/datasets.html if you are planning to use
this dataset to publish results.
Note:
As of October 2022, the download link is not currently working. Setting ``download=True``
in GTZAN dataset will result in a URL connection error.
Args:
root (str or Path): Path to the directory where the dataset is found or downloaded.
url (str, optional): The URL to download the dataset from.
(default: ``"http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz"``)
folder_in_archive (str, optional): The top-level directory of the dataset.
download (bool, optional):
Whether to download the dataset if it is not found at root path. (default: ``False``).
subset (str or None, optional): Which subset of the dataset to use.
One of ``"training"``, ``"validation"``, ``"testing"`` or ``None``.
If ``None``, the entire dataset is used. (default: ``None``).
"""
_ext_audio = ".wav"
def __init__(
self,
root: Union[str, Path],
url: str = URL,
folder_in_archive: str = FOLDER_IN_ARCHIVE,
download: bool = False,
subset: Optional[str] = None,
) -> None:
# super(GTZAN, self).__init__()
# Get string representation of 'root' in case Path object is passed
root = os.fspath(root)
self.root = root
self.url = url
self.folder_in_archive = folder_in_archive
self.download = download
self.subset = subset
if subset is not None and subset not in ["training", "validation", "testing"]:
raise ValueError("When `subset` is not None, it must be one of ['training', 'validation', 'testing'].")
archive = os.path.basename(url)
archive = os.path.join(root, archive)
self._path = os.path.join(root, folder_in_archive)
if download:
if not os.path.isdir(self._path):
if not os.path.isfile(archive):
checksum = _CHECKSUMS.get(url, None)
download_url_to_file(url, archive, hash_prefix=checksum)
_extract_tar(archive)
if not os.path.isdir(self._path):
raise RuntimeError("Dataset not found. Please use `download=True` to download it.")
if self.subset is None:
# Check every subdirectory under dataset root
# which has the same name as the genres in
# GTZAN (e.g. `root_dir'/blues/, `root_dir'/rock, etc.)
# This lets users remove or move around song files,
# useful when e.g. they want to use only some of the files
# in a genre or want to label other files with a different
# genre.
self._walker = []
root = os.path.expanduser(self._path)
for directory in gtzan_genres:
fulldir = os.path.join(root, directory)
if not os.path.exists(fulldir):
continue
songs_in_genre = os.listdir(fulldir)
songs_in_genre.sort()
for fname in songs_in_genre:
name, ext = os.path.splitext(fname)
if ext.lower() == ".wav" and "." in name:
# Check whether the file is of the form
# `gtzan_genre`.`5 digit number`.wav
genre, num = name.split(".")
if genre in gtzan_genres and len(num) == 5 and num.isdigit():
self._walker.append(name)
else:
if self.subset == "training":
self._walker = filtered_train
elif self.subset == "validation":
self._walker = filtered_valid
elif self.subset == "testing":
self._walker = filtered_test
def __getitem__(self, n: int) -> Tuple[Tensor, int, str]:
"""Load the n-th sample from the dataset.
Args:
n (int): The index of the sample to be loaded
Returns:
Tuple of the following items;
Tensor:
Waveform
int:
Sample rate
str:
Label
"""
fileid = self._walker[n]
item = load_gtzan_item(fileid, self._path, self._ext_audio)
waveform, sample_rate, label = item
return waveform, sample_rate, label
def __len__(self) -> int:
return len(self._walker)
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