Dies ist die Linux-App namens Asteroid, deren neueste Version als UpgradetoTorch2.xandLightning2.xsourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Asteroid mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
Asteroid
BESCHREIBUNG:
Das PyTorch-basierte Toolkit zur Audioquellentrennung für Forscher. Pytorch-basiertes Toolkit zur Audioquellentrennung, das schnelles Experimentieren mit gängigen Datensätzen ermöglicht. Es enthält einen Quellcode, der eine Vielzahl von Datensätzen und Architekturen unterstützt, sowie eine Reihe von Rezepten zur Reproduktion einiger wichtiger Veröffentlichungen. Bausteine sind so konzipiert und konzipiert, dass sie nahtlos zusammengesteckt werden können. Filterbänke, Encoder, Maskierer, Decoder und Verluste sind allesamt gängige Bausteine, die flexibel kombiniert werden können, um neue Systeme zu erstellen. Das Erweitern des Toolkits um neue Funktionen ist einfach. Fügen Sie ganz einfach eine neue Filterbank, Separatorarchitektur, einen neuen Datensatz oder sogar ein neues Rezept hinzu. Rezepte bieten eine einfache Möglichkeit, Ergebnisse mit Datenvorbereitung, Systemdesign, Schulung und Auswertung in einem einzigen Skript zu reproduzieren. Dies ist ein unverzichtbares Tool für die Community! Der Standard-Logger ist in allen Rezepten TensorBoard. Im Rezeptordner können Sie Folgendes ausführen, um die Protokolle aller Ihrer Läufe anzuzeigen.
Eigenschaften
- Toolkit zur Trennung von Audioquellen
- Schnelles Experimentieren mit gängigen Datensätzen
- Modularität
- Erweiterbarkeit und Reproduzierbarkeit
- Reproduzieren Sie die Ergebnisse mit der Datenvorbereitung
- Fügen Sie eine neue Filterbank, Separatorarchitektur, einen neuen Datensatz oder sogar ein Rezept hinzu
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/asteroid.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.