different spec_min and spec_max values
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- audio-video-rtc, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu với phép tính trong diffsinger_task.py và so sánh các giá trị mel của dataset_cls('train') với usr/config/popcs_ds_beta6.yaml. Truy vết cách dữ liệu huấn luyện và các giá trị cấu hình được tạo ra, sau đó ghi lại hoặc sửa nguồn gốc của sự sai lệch spec_min, đồng thời xác nhận hành vi của spec_max.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hi,
I use the codes in diffsinger_task.py to calculate the spec_min and spec_max for popcs train set. But I got the different values from the usr/config/popcs_ds_beta6.yaml. Especially for spec_min, there is a big gap between the calculate value and popcs_ds_beta6.yaml.
Could you please help if I miss something in the calculation step?
Thank you very much.
The codes I used is:
def build_tts_model(self):
import torch
from tqdm import tqdm
v_min = torch.ones([80]) * 100
v_max = torch.ones([80]) * -100
for i, ds in enumerate(tqdm(self.dataset_cls('train'))):
v_max = torch.max(torch.max(ds['mel'].reshape(-1, 80), 0)[0], v_max)
v_min = torch.min(torch.min(ds['mel'].reshape(-1, 80), 0)[0], v_min)
if i % 100 == 0:
print(i, v_min, v_max)
print('final', v_min, v_max)
The outputs of spec_mix and spec_max by diffsinger_task.py are the followings:
final tensor([-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.,
-10., -10., -10., -10., -10., -10., -10., -10.]) tensor([ 0.2640, 0.0904, -0.1892, 0.0053, 0.1487, 0.1805, 0.1374, 0.1493,
0.2692, 0.2099, 0.2410, 0.3416, 0.3569, 0.3552, 0.2916, 0.2683,
0.2851, 0.2865, 0.2468, 0.2173, 0.1341, 0.1747, 0.1961, 0.2825,
0.1238, 0.1087, 0.0675, 0.1542, -0.0440, 0.0215, 0.0748, -0.0377,
0.0039, -0.0455, -0.1376, -0.0589, -0.2367, -0.1709, -0.1267, -0.1893,
-0.3908, -0.5237, -0.3885, -0.4496, -0.6173, -0.5266, -0.3997, -0.3948,
-0.4007, -0.2719, -0.3427, -0.3948, -0.4103, -0.2829, -0.4692, -0.4576,
-0.4587, -0.4601, -0.5434, -0.5312, -0.6687, -0.7729, -0.8233, -0.8344,
-0.8734, -0.9413, -0.8186, -0.7304, -0.7915, -0.8383, -0.6616, -0.8759,
-0.8764, -0.8546, -0.9282, -0.8728, -0.9349, -1.0676, -1.1571, -1.5266])
while the spec_mix and spec_max in popcs_ds_beta6.yaml are the followings:
spec_min: [-6.8276, -7.0270, -6.8142, -7.1429, -7.6669, -7.6000, -7.1148, -6.9640,
-6.8414, -6.6596, -6.6880, -6.7439, -6.7986, -7.4940, -7.7845, -7.6586,
-6.9288, -6.7639, -6.9118, -6.8246, -6.7183, -7.1769, -6.9794, -7.4513,
-7.3422, -7.5623, -6.9610, -6.8158, -6.9595, -6.8403, -6.5688, -6.6356,
-7.0209, -6.5002, -6.7819, -6.5232, -6.6927, -6.5701, -6.5531, -6.7069,
-6.6462, -6.4523, -6.5954, -6.4264, -6.4487, -6.7070, -6.4025, -6.3042,
-6.4008, -6.3857, -6.3903, -6.3094, -6.2491, -6.3518, -6.3566, -6.4168,
-6.2481, -6.3624, -6.2858, -6.2575, -6.3638, -6.4520, -6.1835, -6.2754,
-6.1253, -6.1645, -6.0638, -6.1262, -6.0710, -6.1039, -6.4428, -6.1363,
-6.1054, -6.1252, -6.1797, -6.0235, -6.0758, -5.9453, -6.0213, -6.0446]
spec_max: [ 0.2645, 0.0583, -0.2344, -0.0184, 0.1227, 0.1533, 0.1103, 0.1212,
0.2421, 0.1809, 0.2134, 0.3161, 0.3301, 0.3289, 0.2667, 0.2421,
0.2581, 0.2600, 0.1394, 0.1907, 0.1082, 0.1474, 0.1680, 0.2550,
0.1057, 0.0826, 0.0423, 0.1203, -0.0701, -0.0056, 0.0477, -0.0639,
-0.0272, -0.0728, -0.1648, -0.0855, -0.2652, -0.1998, -0.1547, -0.2167,
-0.4181, -0.5463, -0.4161, -0.4733, -0.6518, -0.5387, -0.4290, -0.4191,
-0.4151, -0.3042, -0.3810, -0.4160, -0.4496, -0.2847, -0.4676, -0.4658,
-0.4931, -0.4885, -0.5547, -0.5481, -0.6948, -0.7968, -0.8455, -0.8392,
-0.8770, -0.9520, -0.8749, -0.7297, -0.8374, -0.8667, -0.7157, -0.9035,
-0.9219, -0.8801, -0.9298, -0.9009, -0.9604, -1.0537, -1.0781, -1.3766]
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 4.9k
- Fork
- 826
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của MoonInTheRiver/DiffSinger
-
seda ziya test Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 1/100
MoonInTheRiver/DiffSinger#115 · 1 reaction ·
-
forro/piseiro Đang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
MoonInTheRiver/DiffSinger#114 ·
-
运行时配置文件不完整 Đang mở
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 20/100
MoonInTheRiver/DiffSinger#113 · 1 bình luận ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
MoonInTheRiver/DiffSinger#112 ·
-
如何推理生成音频 Đang mở
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 10/100
MoonInTheRiver/DiffSinger#111 · 1 bình luận ·
Tất cả issue của MoonInTheRiver/DiffSinger
Issue tương tự
-
[Bug] reef-hermes tells me to resume with hermes --resume, which does not work from my shell Đang mởarea: harness bug status: needs-triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Human-Agent-Society/reef#625 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 80/100
learningequality/kolibri#15351 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
Name consistency Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
eellak/triplestore#65 · 1 bình luận ·