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| ] |
|
|
| filtered_valid = [ |
| "blues.00000", |
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| "country.00006", |
| "country.00007", |
| "country.00009", |
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| "country.00011", |
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| "country.00041", |
| "country.00042", |
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| "country.00049", |
| "disco.00000", |
| "disco.00002", |
| "disco.00003", |
| "disco.00004", |
| "disco.00006", |
| "disco.00007", |
| "disco.00008", |
| "disco.00009", |
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| "disco.00011", |
| "disco.00012", |
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| "jazz.00009", |
| "jazz.00010", |
| "jazz.00025", |
| "jazz.00026", |
| "jazz.00027", |
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| "jazz.00029", |
| "jazz.00030", |
| "jazz.00031", |
| "jazz.00032", |
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| "metal.00001", |
| "metal.00006", |
| "metal.00007", |
| "metal.00008", |
| "metal.00009", |
| "metal.00010", |
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| "metal.00018", |
| "metal.00019", |
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| "pop.00010", |
| "pop.00053", |
| "pop.00055", |
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| "pop.00059", |
| "pop.00060", |
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| "pop.00081", |
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| "reggae.00062", |
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| "reggae.00099", |
| "rock.00038", |
| "rock.00049", |
| "rock.00050", |
| "rock.00051", |
| "rock.00052", |
| "rock.00053", |
| "rock.00054", |
| "rock.00055", |
| "rock.00056", |
| "rock.00071", |
| "rock.00072", |
| "rock.00073", |
| "rock.00074", |
| "rock.00075", |
| "rock.00076", |
| "rock.00077", |
| "rock.00078", |
| "rock.00079", |
| "rock.00080", |
| "rock.00081", |
| "rock.00082", |
| "rock.00083", |
| "rock.00084", |
| "rock.00085", |
| ] |
|
|
|
|
| URL = "http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz" |
| FOLDER_IN_ARCHIVE = "genres" |
| _CHECKSUMS = { |
| "http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz": "24347e0223d2ba798e0a558c4c172d9d4a19c00bb7963fe055d183dadb4ef2c6" |
| } |
|
|
|
|
| def load_gtzan_item(fileid: str, path: str, ext_audio: str) -> Tuple[Tensor, str]: |
| """ |
| Loads a file from the dataset and returns the raw waveform |
| as a Torch Tensor, its sample rate as an integer, and its |
| genre as a string. |
| """ |
| |
| label, _ = fileid.split(".") |
|
|
| |
| file_audio = os.path.join(path, label, fileid + ext_audio) |
| waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_audio) |
|
|
| return waveform, sample_rate, label |
|
|
|
|
| class GTZAN(Dataset): |
| """*GTZAN* :cite:`tzanetakis_essl_cook_2001` dataset. |
| |
| Note: |
| Please see http://marsyas.info/downloads/datasets.html if you are planning to use |
| this dataset to publish results. |
| |
| Note: |
| As of October 2022, the download link is not currently working. Setting ``download=True`` |
| in GTZAN dataset will result in a URL connection error. |
| |
| Args: |
| root (str or Path): Path to the directory where the dataset is found or downloaded. |
| url (str, optional): The URL to download the dataset from. |
| (default: ``"http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz"``) |
| folder_in_archive (str, optional): The top-level directory of the dataset. |
| download (bool, optional): |
| Whether to download the dataset if it is not found at root path. (default: ``False``). |
| subset (str or None, optional): Which subset of the dataset to use. |
| One of ``"training"``, ``"validation"``, ``"testing"`` or ``None``. |
| If ``None``, the entire dataset is used. (default: ``None``). |
| """ |
|
|
| _ext_audio = ".wav" |
|
|
| def __init__( |
| self, |
| root: Union[str, Path], |
| url: str = URL, |
| folder_in_archive: str = FOLDER_IN_ARCHIVE, |
| download: bool = False, |
| subset: Optional[str] = None, |
| ) -> None: |
|
|
| |
|
|
| |
| root = os.fspath(root) |
|
|
| self.root = root |
| self.url = url |
| self.folder_in_archive = folder_in_archive |
| self.download = download |
| self.subset = subset |
|
|
| if subset is not None and subset not in ["training", "validation", "testing"]: |
| raise ValueError("When `subset` is not None, it must be one of ['training', 'validation', 'testing'].") |
|
|
| archive = os.path.basename(url) |
| archive = os.path.join(root, archive) |
| self._path = os.path.join(root, folder_in_archive) |
|
|
| if download: |
| if not os.path.isdir(self._path): |
| if not os.path.isfile(archive): |
| checksum = _CHECKSUMS.get(url, None) |
| download_url_to_file(url, archive, hash_prefix=checksum) |
| _extract_tar(archive) |
|
|
| if not os.path.isdir(self._path): |
| raise RuntimeError("Dataset not found. Please use `download=True` to download it.") |
|
|
| if self.subset is None: |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| self._walker = [] |
|
|
| root = os.path.expanduser(self._path) |
|
|
| for directory in gtzan_genres: |
| fulldir = os.path.join(root, directory) |
|
|
| if not os.path.exists(fulldir): |
| continue |
|
|
| songs_in_genre = os.listdir(fulldir) |
| songs_in_genre.sort() |
| for fname in songs_in_genre: |
| name, ext = os.path.splitext(fname) |
| if ext.lower() == ".wav" and "." in name: |
| |
| |
| genre, num = name.split(".") |
| if genre in gtzan_genres and len(num) == 5 and num.isdigit(): |
| self._walker.append(name) |
| else: |
| if self.subset == "training": |
| self._walker = filtered_train |
| elif self.subset == "validation": |
| self._walker = filtered_valid |
| elif self.subset == "testing": |
| self._walker = filtered_test |
|
|
| def __getitem__(self, n: int) -> Tuple[Tensor, int, str]: |
| """Load the n-th sample from the dataset. |
| |
| Args: |
| n (int): The index of the sample to be loaded |
| |
| Returns: |
| Tuple of the following items; |
| |
| Tensor: |
| Waveform |
| int: |
| Sample rate |
| str: |
| Label |
| """ |
| fileid = self._walker[n] |
| item = load_gtzan_item(fileid, self._path, self._ext_audio) |
| waveform, sample_rate, label = item |
| return waveform, sample_rate, label |
|
|
| def __len__(self) -> int: |
| return len(self._walker) |
|
|
