論文の概要: Soundata: A Python library for reproducible use of audio datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12690v1
- Date: Sun, 26 Sep 2021 19:59:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-28 15:04:22.458960
- Title: Soundata: A Python library for reproducible use of audio datasets
- Title（参考訳）: Soundata: 再現可能なオーディオデータセット使用のためのPythonライブラリ
- Authors: Magdalena Fuentes, Justin Salamon, Pablo Zinemanas, Mart\'in Rocamora,
Gen\'is Paja, Ir\'an R. Rom\'an, Rachel Bittner, Marius Miron, Xavier Serra
and Juan Pablo Bello
- Abstract要約: Soundataは、標準化された方法でオーディオデータセットを読み込み、処理するためのPythonライブラリである。
これにより、すべてのプロジェクトでカスタムローダを書く必要がなくなり、標準バージョンに対するデータ検証ツールを提供することで改善される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.192473938962145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Soundata is a Python library for loading and working with audio datasets in a
standardized way, removing the need for writing custom loaders in every
project, and improving reproducibility by providing tools to validate data
against a canonical version. It speeds up research pipelines by allowing users
to quickly download a dataset, load it into memory in a standardized and
reproducible way, validate that the dataset is complete and correct, and more.
Soundata is based and inspired on mirdata and design to complement mirdata by
working with environmental sound, bioacoustic and speech datasets, among
others. Soundata was created to be easy to use, easy to contribute to, and to
increase reproducibility and standardize usage of sound datasets in a flexible
way.
- Abstract（参考訳）: Soundataは、標準化された方法でオーディオデータセットを読み込み、処理するためのPythonライブラリで、各プロジェクトでカスタムローダを記述する必要性をなくし、標準バージョンに対するデータ検証ツールを提供することで再現性を向上させる。
ユーザーはデータセットを素早くダウンロードし、標準化された再現可能な方法でメモリにロードし、データセットが完全で正しいことを検証することで、研究パイプラインを高速化する。
Soundataは、環境音、バイオ音響、音声データセットなどを扱うことで、ミルデータとミルデータを補完する設計に基づいている。
soundataは、使いやすく、コントリビュートしやすく、再現性を高め、柔軟な方法でサウンドデータセットの使用を標準化するために作られた。
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