معرفی شرکت ها


asmd-0.5.1


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Audio-Score Meta-Dataset
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل asmd-0.5.1
نام asmd
نسخه کتابخانه 0.5.1
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Federico Simonetta
ایمیل نویسنده federico.simonetta@unimi.it
آدرس صفحه اصلی https://asmd.readthedocs.org
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/asmd/
مجوز MIT
Audio-Score Meta-Dataset ======================== ASMD is a framework for installing, using and creating music multimodal datasets including (for now) audio and scores. This is the repository for paper [1] Read more in the docs_. * To install: ``pip install asmd`` * To install datasets: ``python -m asmd.install`` * To import API: ``from asmd import asmd`` Other examples in the paper! .. _docs: https://asmd.readthedocs.org Changelog ========= Version 0.5 ^^^^^^^^^^^ #. Improved inference of misalignments #. Improved the reproducibility of artificial data #. Improved the documentation #. Added `ASAP` group in **Maestro: broken backward compatibility** #. Added `score` for the original score #. Added midi note matching based on EITA method #. Added missing and extra notes #. General refactoring #. Added functions for set operations among datasets (union, intersections, complement and subsampling) #. Various fixes Version 0.4 ^^^^^^^^^^^ # Skipped Version 0.3 ^^^^^^^^^^^ #. Fixed MIDI values ([0, 128) for control changes and pitches) #. Fixed metadata error while reading audio files #. Fixed pedaling for tracks that have no pedaling #. Fixed group selection #. Added `get_songs` #. Improved initialization of `Dataset` objects #. Improved documentation Version 0.2.2-2 ^^^^^^^^^^^^^^^ #. Fixed major bug in install script #. Fixed bug in conversion tool #. Removed TRIOS dataset because no longer available #. Updated ground_truth Version 0.2.2 ^^^^^^^^^^^^^ #. Improved ``parallel`` function #. Improved documentation #. Various fixings in ``get_pedaling`` Version 0.2.1 ^^^^^^^^^^^^^ #. Added ``nframes`` utility to compute the number of frames in a given time lapse #. Added ``group`` attribute to each track to create splits in a dataset (supported in only Maestro for now) #. Changed ``.pyx`` to ``.py`` with cython in pure-python mode Version 0.2 ^^^^^^^^^^^ #. Added ``parallel`` utility to run code in parallel over a while dataset #. Added ``get_pianoroll`` utility to get score as pianoroll #. Added ``sustain``, ``sostenuto``, and ``soft`` to model pedaling information #. Added utilities ``frame2time`` and ``time2frame`` to ease the development #. Added ``get_audio_data`` to get data about audio without loading it #. Added ``get_score_duration`` to get the full duration of a score without loading it #. Added another name for the API: ``from asmd import asmd`` #. Deprecated ``from asmd import audioscoredataset`` #. Changed the ``generate_ground_truth`` command line options #. Easier to generate misaligned data #. Improved documentation Roadmap ======= #. Add matching of same music piece among different datasets #. Added `torch.DatasetDump` for preprocessing datasets and use them in pytorch #. Add new modalities (video, images) #. Add other datasets #. Refactoring of the `filter` function (it's a bit long now...) Cite us ======= [1] Simonetta, Federico ; Ntalampiras, Stavros ; Avanzini, Federico: *ASMD: an automatic framework for compiling multimodal datasets with audio and scores*. In: Proceedings of the 17th Sound and Music Computing Conference. Torino, 2020 arXiv:2003.01958_ .. _arXiv:2003.01958: https://arxiv.org/abs/2003.01958 --- Federico Simonetta #. https://federicosimonetta.eu.org #. https://lim.di.unimi.it


نیازمندی

مقدار نام
>=45.2.0,<46.0.0 setuptools
>=1.18.1,<2.0.0 numpy
>=2.22.0,<3.0.0 requests
>=4.8.2,<5.0.0 beautifulsoup4
>=4.4.1,<5.0.0 plotly
>=0.2.8,<0.3.0 pretty_midi
>=0.22.1,<0.23.0 scikit_learn
>=0.8.post1,<0.9 pyfiglet
>=1.3.3,<2.0.0 alive-progress
>=3.0.3,<4.0.0 prompt_toolkit
>=4.4.1,<5.0.0 decorator
>=2.1b6.dev374,<3.0 essentia
>=1.0.6,<2.0.0 mega.py
>=0.14.1,<0.15.0 joblib
>=4.43.0,<5.0.0 tqdm
>=0.2.5,<0.3.0 hmmlearn


زبان مورد نیاز

مقدار نام
>=3.8.5,<4.0.0 Python


نحوه نصب


نصب پکیج whl asmd-0.5.1:

    pip install asmd-0.5.1.whl


نصب پکیج tar.gz asmd-0.5.1:

    pip install asmd-0.5.1.tar.gz