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license: cc-by-sa-4.0 |
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language: |
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- en |
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tags: |
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- music |
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- spectrogram |
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size_categories: |
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- n<1K |
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## Google/MusicCapsをスペクトログラムにしたデータ。 |
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### データの基本情報 |
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<table> |
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<thead> |
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<td>画像</td> |
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<td>caption</td> |
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<td>data_idx</td> |
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<td>number</td> |
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</thead> |
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<tbody> |
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<tr> |
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<td>1025px × 216px</td> |
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<td>音楽の説明</td> |
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<td>どのデータから生成されたデータか</td> |
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<td>5秒ずつ区切ったデータのうち、何番目か</td> |
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</tr> |
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</tbody> |
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</table> |
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### データ作った方法 |
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* コード：https://colab.research.google.com/drive/13m792FEoXszj72viZuBtusYRUL1z6Cu2?usp=sharing |
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* 参考にしたKaggle Notebook : https://www.kaggle.com/code/osanseviero/musiccaps-explorer |
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```python |
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from PIL import Image |
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import IPython.display |
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import cv2 |
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# 1. wavファイルを解析 |
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y, sr = librosa.load("wavファイルなど") |
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# 2. フーリエ変換を適用して周波数成分を取得 |
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D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max) # librosaを用いてデータを作る |
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image = Image.fromarray(np.uint8(D), mode='L') # 'L'は1チャンネルのグレースケールモードを指定します |
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image.save('spectrogram_{}.png') |
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``` |
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### ♪復元方法 |
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```python |
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im = Image.open("pngファイル") |
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db_ud = np.uint8(np.array(im)) |
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amp = librosa.db_to_amplitude(db_ud) |
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print(amp.shape) |
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# (1025, 861)は20秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合 |
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# (1025, 431)は10秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合 |
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# (1025, 216)は5秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合 |
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y_inv = librosa.griffinlim(amp*200) |
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display(IPython.display.Audio(y_inv, rate=sr)) |
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``` |
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