custom training data split
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 20/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
まず binarize.py と data/raw の構成を読み、指定された Opencpop セグメントファイルがトレーニング用にどのように選択されるかを追跡してください。部分的なデータセットを説明どおりに使用できるかどうかを確認し、再現可能なワークフローを提示するか、不足しているサポートを明確に特定できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
hello. Thanks for sharing your great research!
I'm going to do an experiment to see the effect of data size on diffsinger model training.
So, I want to train using only a part of the opencpop data, but I am having a hard time figuring out how to use only the specified segment file for training.
Can I just make the desired data exist in data/raw and then run binarize.py?
It would be a great help if you could give me an answer.
thank you!
- 主要言語
- Python
- スター
- 4.9k
- フォーク
- 826
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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