使用教程：Vocal-Separate 开源项目

使用教程：Vocal-Separate 开源项目

【免费下载链接】vocal-separate 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/vocal-separate

1. 项目目录结构及介绍

在Vocal-Separate项目中，目录结构设计合理且清晰，下面是主要的目录及其作用：

.
├── config                # 配置文件夹
│   └── config.json       # 主配置文件
├── data                  # 存放数据集的文件夹
│   ├── train             # 训练数据子文件夹
│   ├── validation        # 验证数据子文件夹
│   └── test              # 测试数据子文件夹
├── model                 # 模型相关的文件夹
│   ├── checkpoints       # 存储模型权重的文件夹
│   └── model.py          # 自定义模型代码
├── scripts               # 脚本文件夹
│   ├── train.sh          # 训练脚本
│   ├── validate.sh       # 验证脚本
│   └── predict.sh        # 预测脚本
└── src                   # 主程序源码文件夹
    ├── app.py            # 应用入口文件
    ├── utils.py          # 工具函数
    └── __init__.py       # 初始化文件

• config: 包含项目的配置参数。
• data: 存放训练、验证和测试所需音频数据。
• model: 存储模型权重和定义模型的源码。
• scripts: 提供用于执行训练、验证和预测的Shell脚本。
• src: 项目的核心源代码，包括应用入口和辅助工具。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件是src/app.py，这是整个项目的主要入口点。该文件负责初始化模型，加载配置，以及调用其他功能如训练、验证或预测。例如，通过运行app.py你可以进行以下操作：

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--mode", help="train, validate or predict")
    args = parser.parse_args()

    if args.mode.lower() == "train":
        # 进行模型训练
        train(config_path)
    elif args.mode.lower() == "validate":
        # 验证模型性能
        validate(config_path)
    elif args.mode.lower() == "predict":
        # 使用模型进行预测
        predict(config_path)
    else:
        print("Invalid mode, please select 'train', 'validate' or 'predict'")

在这里，根据命令行参数--mode可以选择执行的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目中的配置文件位于config/config.json，它包含了训练模型时所需的参数，例如：

{
  "model": {
    "name": "vocal_separate",
    "checkpoint_dir": "./model/checkpoints",
    "num_classes": 2,
    ...
  },
  "training": {
    "batch_size": 8,
    "epochs": 50,
    "optimizer": "adam",
    "learning_rate": 0.001,
    ...
  },
  "dataset": {
    "train_data_dir": "./data/train",
    "val_data_dir": "./data/validation",
    "test_data_dir": "./data/test",
    ...
  }
}

• model: 定义模型的属性，如名称、检查点路径和类别数量等。
• training: 设置训练过程的参数，如批次大小、训练轮数和学习率等。
• dataset: 包含数据集的相关路径和处理参数。

要修改这些设置以适应自己的需求，只需编辑config.json文件即可。确保在运行项目之前更新了所有必要的配置项。

【免费下载链接】vocal-separate 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/vocal-separate