MageLord's picture
Update README.md
a4e6e85 verified
|
Raw
History Blame Contribute Delete
2.11 kB
---
language:
- en
license: mit
task_categories:
- text-generation
- audio-classification
tags:
- ai
- dataset
- music
- audio-loops
- userloopergen
- enderarcane-studio
pretty_name: UserLooperGen Dataset
---
# 🎵 UserLooperGen Dataset
**UserLooperGen Dataset**, [UserLooperGen](https://userloopergen.pages.dev/) altyapısı üzerinden toplanan müzik döngülerini (loop) ve kullanıcı verilerini güvenli bir şekilde barındırmak, işlemek ve yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla **EnderArcane Studio** tarafından oluşturulmuş resmi veri seti kütüphanesidir.
---
## 🎯 Veri Setinin Amacı (Purpose)
1. **Güvenli Barındırma:** Kullanıcılar tarafından oluşturulan müzik loop'larını güvenli bir ortamda depolamak.
2. **Kontrol ve Tarama:** Yapılan loop'ları listelemek, kalite ve içerik kontrolünden/taramasından geçirmek.
3. **Model Eğitimi:** Henüz beta aşamasına hazırlanan **PCoreX Music Edition** yazılımının *Auto-Loop (Otomatik Döngü) Oluşturucusu* için gerekli eğitim verilerini toplamak ve işlemek.
---
## 📌 Genel Bilgiler (Overview)
* **Geliştirici / Sahibi:** EnderArcane Studio
* **Kaynak Platform:** [https://userloopergen.pages.dev/](https://userloopergen.pages.dev/)
* **Lisans:** MIT License
* **İlişkili Proje:** PCoreX Music Edition (Beta)
---
## 📊 Veri Yapısı (Dataset Structure)
Veri seti içerisinde yer alan temel alanlar ve yapı:
| Sütun / Alan Adı | Veri Tipi | Açıklama |
| :--- | :--- | :--- |
| `loop_id` | `string` | Döngünün benzersiz kimlik numarası |
| `user_data` | `dict` | Loop'a ait güvenli kullanıcı metadataları |
| `audio_features` | `list / dict` | Ritim, BPM, ton ve ses özellikleri |
| `status` | `string` | Taramadan ve kontrolden geçme durumu (ör. `verified`, `pending`) |
---
## 🛠️ Kullanım (Usage)
Python `datasets` kütüphanesi ile veri setini projenize yükleyebilirsiniz:
```python
from datasets import load_dataset
# Veri setini yükleyin
dataset = load_dataset("EnderArcaneStudio/userloopergen")
# İlk kayıt örneğini inceleyin
print(dataset['train'][0])