barvarvara/openunmix-guitar-aug

Дообученная модель Open-Unmix (umxhq) для извлечения акустической гитары. Обучение выполнено с применением спектрального маскирования (SpecAugment): вероятность 0.5, маски по частоте (32 бина) и времени (64 фрейма).

📦 Структура репозитория

Файл	Описание
openunmix_guitar_aug.pt	Полный чекпоинт дообученной модели (содержит model_state_dict, epoch, val_loss)

Использование в Python

import torch
# 1. Загрузка базовой архитектуры
model = torch.hub.load('sigsep/open-unmix-pytorch', 'umxhq').target_models['vocals']
# 2. Загрузка весов
ckpt = torch.load('openunmix_guitar_aug.pt', map_location='cpu')
model.load_state_dict(ckpt['model_state_dict'])
model.eval()
# 3. Запуск модели (ожидается спектральный вход [B, 2, F, T])
## Особенности обучения
• Регуляризация: спектральное маскирование (p=0.5, freq_mask=32, time_mask=64)
• Оптимизатор: AdamW (lr=1e-4, weight_decay=1e-3)
• Функция потерь: L1Loss
• Датасет: кастомный микс гитары и пианино (1296 сэмплов, 4 сек, n_fft=4096)
## Лицензия
MIT License. Модель распространяется "как есть" для исследовательских и образовательных целей.