开源项目使用教程：音乐标签化模型

开源项目使用教程：音乐标签化模型

sota-music-tagging-models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/sota-music-tagging-models

1. 项目目录结构及介绍

本项目是音乐标签化模型的开源实现，包含多个先进的音乐自动标签化模型。以下是项目的目录结构及文件介绍：

• ./figs/：存放项目相关的图像文件，如模型结构图等。
• ./models/：包含预训练的模型文件。
• ./preprocessing/：预处理脚本目录，包括音频文件的读取和预处理。
• ./split/：存放数据集分割的脚本文件。
• ./training/：训练模型相关的脚本和配置文件。
• ./requirements.txt：项目依赖的Python包列表。
• ./README.md：项目说明文件。
• ./LICENSE：项目使用的许可证文件。

2. 项目的启动文件介绍

本项目的主要启动文件位于./training/目录下，以下是主要启动文件及其作用：

• main.py：模型训练的主脚本。通过命令行参数配置训练过程，如数据集路径、模型类型、训练轮数等。
• eval.py：模型评估脚本。用于在测试集上评估模型的性能。
• mtat_read.py：数据预处理脚本。用于读取和预处理音频数据。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过命令行参数进行，以下是一些主要的配置选项：

• --data_path：字符串，指定数据集的路径。
• --model_type：字符串，指定使用的模型类型，如fcn、musicnn、crnn等。
• --n_epochs：整数，指定训练的轮数。
• --batch_size：整数，指定每次训练批次的大小。
• --lr：浮点数，指定学习率。
• --use_tensorboard：整数，是否使用TensorBoard进行可视化。
• --model_save_path：字符串，指定模型保存的路径。
• --model_load_path：字符串，指定模型加载的路径。

通过以上配置，用户可以根据自己的需求调整训练过程。在开始训练之前，请确保已经安装了所有依赖项，并且正确设置了所有必要的配置参数。

sota-music-tagging-models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/sota-music-tagging-models