音频分类项目使用指南

音频分类项目使用指南

audio_classificationCNN 1D vs 2D audio classification 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio_classification

1. 项目的目录结构及介绍

audio_classification/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   │   └── make_dataset.py
│   ├── features/
│   │   └── build_features.py
│   ├── models/
│   │   ├── train_model.py
│   │   └── predict_model.py
│   └── visualization/
│       └── visualize.py
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存放数据文件，包括原始数据（raw/）和处理后的数据（processed/）。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• notebooks/: 存放Jupyter笔记本文件，用于数据探索和模型测试。
• src/: 项目的源代码目录，包含数据处理、特征构建、模型训练和预测、可视化等子目录和脚本。
• .gitignore: Git忽略文件，指定不需要版本控制的文件和目录。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于src/目录下，包括：

• make_dataset.py: 用于加载和预处理数据。
• build_features.py: 用于构建特征。
• train_model.py: 用于训练模型。
• predict_model.py: 用于模型预测。
• visualize.py: 用于数据可视化。

这些脚本可以通过命令行调用，例如：

python src/data/make_dataset.py
python src/features/build_features.py
python src/models/train_model.py
python src/models/predict_model.py
python src/visualization/visualize.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括：

• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包及其版本。
• setup.py: 用于安装项目的依赖包和项目本身。

安装依赖包的命令如下：

pip install -r requirements.txt

安装项目的命令如下：

python setup.py install

这些配置文件确保了项目的可移植性和可复现性。

audio_classificationCNN 1D vs 2D audio classification 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/audio_classification