PedalNet 项目教程

PedalNet 项目教程

pedalnet Deep Learning for Guitar Effect Emulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pedalnet

1. 项目的目录结构及介绍

pedalnet/
├── data/
│   ├── in.wav
│   └── out_ts9.wav
├── models/
│   └── pedalnet.ckpt
├── notebooks/
│   └── ...
├── src/
│   ├── prepare_data.py
│   ├── predict.py
│   ├── train.py
│   └── test.py
├── requirements.txt
├── README.md
└── LICENSE

目录结构介绍

• data/: 存放输入和输出的音频文件。

  • in.wav: 输入音频文件。
  • out_ts9.wav: 输出音频文件。

• models/: 存放预训练模型权重文件。

  • pedalnet.ckpt: 预训练模型权重文件。

• notebooks/: 存放用于 Google Colab 的 Jupyter Notebook 文件。

• src/: 存放项目的源代码文件。

  • prepare_data.py: 用于准备数据的脚本。
  • predict.py: 用于运行效果的脚本。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • test.py: 用于测试模型的脚本。

• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

• README.md: 项目的介绍和使用说明。

• LICENSE: 项目的许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

predict.py

predict.py 文件用于将输入的音频文件通过训练好的模型进行处理，并生成输出音频文件。

使用方法

python predict.py my_input_guitar.wav my_output.wav

• my_input_guitar.wav: 输入的音频文件。
• my_output.wav: 输出的音频文件。

如果使用自定义训练的模型，可以通过 --model 参数指定模型路径：

python predict.py my_input_guitar.wav my_output.wav --model path/to/model.ckpt

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。

安装依赖

python -m pip install -r requirements.txt

README.md

README.md 文件提供了项目的详细介绍、使用说明和安装步骤。

主要内容

• 项目简介
• 安装步骤
• 使用说明
• 许可证信息

LICENSE

LICENSE 文件描述了项目的开源许可证类型，本项目使用 GPL-3.0 许可证。

pedalnet Deep Learning for Guitar Effect Emulation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pedalnet