RapBank: 歌詞とバッキングトラックからラップ（Rap）ボーカルを直接生成するモデル（現在オープンデータセット）

はじめに

RapBankは、ラップ歌詞生成のために設計されたデータセットとツールセットです。NZqianによって作成されたこのプロジェクトは、YouTubeからラップソングを収集・処理することで、研究者や開発者に高品質のラップ歌詞データセットを提供することを目的としている。RapBankには、84言語、90,000曲以上のラップソングが含まれており、ユーザーが効率的にデータを処理し、モデルを学習できるように、詳細な処理パイプラインと使用方法を提供している。このプロジェクトのデータとコードは、CC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下、GitHubでオープンソースとして公開されている。

機能一覧

• データセットダウンロード: 90,000曲以上のラップを多言語で収録したデータセット。
• データ処理パイプライン：ソース分離、セグメンテーション、歌詞認識などのステップを含み、ユーザーが効率的にデータを処理できるよう支援する。
• 詳細なドキュメント：ユーザーがすぐに使い始められるように、完全な手順とサンプルコードを提供します。
• オープンソースコード：すべてのコードとデータはGitHubでオープンソース化されており、ユーザーが二次開発を行うのに便利です。
• ライセンス契約：データとコードはCC BY-NC-SA 4.0ライセンス契約の対象となり、利用者が合法的な範囲内に留まることを保証します。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン・プロジェクト・ウェアハウス

   git clone https://github.com/NZqian/RapBank.git
cd RapBank

2. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt

3. データセットをダウンロードし、指定されたフォルダに置く。 /パス/to/your/data/wav.

データ処理

1. 提供されたスクリプトを使用してデータを処理する：

   bash pipeline.sh /path/to/your/data /path/to/save/features start_stage stop_stage

• 開始ステージ 歌で応える ストップステージ パラメーターは、処理の開始段階と終了段階を指定するために使われ、0から5まである。
• より高速に処理するためには、複数のGPUを推奨する。

機能 操作の流れ

1. データセットのダウンロード: GitHubページにアクセスして、必要なデータセットファイルをダウンロードしてください。
2. データ処理：上記の手順に従って依存関係をインストールし、処理スクリプトを実行して必要なフィーチャーファイルを生成します。
3. モデルトレーニング：処理されたデータをモデルトレーニングに使用する。具体的な手順については、プロジェクトドキュメントのサンプルコードを参照してください。
4. 結果の分析：生成されたモデルを使用したラップ歌詞の生成、結果の分析と最適化。

詳細機能

• データセットダウンロード90,000曲以上のラップのデータセットが用意されており、必要に応じてダウンロードして研究開発に利用することができる。
• データ処理パイプラインソース分離、セグメンテーション、歌詞認識などの複数のステップを含み、ユーザーが効率的にデータを処理、分析できるようにします。
• 詳細資料このプロジェクトは、ユーザーがすぐに開発を始められるように、完全な手順とサンプルコードを提供しています。
• オープンソースすべてのコードとデータはGitHub上でオープンソース化されており、ユーザーは自由にダウンロードして使用することができます。
• ライセンスデータとコードはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスに準拠しており、利用者が合法的な範囲内で使用していることを保証します。

AIを始めるための素人ガイド

AIツールの活用方法を、低コスト・ゼロベースから学ぶことができます。AIはオフィスソフトと同様、誰にとっても必須のスキルです。 AIをマスターすれば、就職活動で有利になり、今後の仕事や勉強の労力も半減します。

詳細を見る