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Source code for torchaudio.datasets.gtzan

import os
from pathlib import Path
from typing import Optional, Tuple, Union

import torchaudio
from torch import Tensor
from torch.hub import download_url_to_file
from torch.utils.data import Dataset
from torchaudio.datasets.utils import _extract_tar

# The following lists prefixed with `filtered_` provide a filtered split
# that:
#
# a. Mitigate a known issue with GTZAN (duplication)
#
# b. Provide a standard split for testing it against other
#    methods (e.g. the one in jordipons/sklearn-audio-transfer-learning).
#
# Those are used when GTZAN is initialised with the `filtered` keyword.
# The split was taken from (github) jordipons/sklearn-audio-transfer-learning.

gtzan_genres = [
    "blues",
    "classical",
    "country",
    "disco",
    "hiphop",
    "jazz",
    "metal",
    "pop",
    "reggae",
    "rock",
]

filtered_test = [
    "blues.00012",
    "blues.00013",
    "blues.00014",
    "blues.00015",
    "blues.00016",
    "blues.00017",
    "blues.00018",
    "blues.00019",
    "blues.00020",
    "blues.00021",
    "blues.00022",
    "blues.00023",
    "blues.00024",
    "blues.00025",
    "blues.00026",
    "blues.00027",
    "blues.00028",
    "blues.00061",
    "blues.00062",
    "blues.00063",
    "blues.00064",
    "blues.00065",
    "blues.00066",
    "blues.00067",
    "blues.00068",
    "blues.00069",
    "blues.00070",
    "blues.00071",
    "blues.00072",
    "blues.00098",
    "blues.00099",
    "classical.00011",
    "classical.00012",
    "classical.00013",
    "classical.00014",
    "classical.00015",
    "classical.00016",
    "classical.00017",
    "classical.00018",
    "classical.00019",
    "classical.00020",
    "classical.00021",
    "classical.00022",
    "classical.00023",
    "classical.00024",
    "classical.00025",
    "classical.00026",
    "classical.00027",
    "classical.00028",
    "classical.00029",
    "classical.00034",
    "classical.00035",
    "classical.00036",
    "classical.00037",
    "classical.00038",
    "classical.00039",
    "classical.00040",
    "classical.00041",
    "classical.00049",
    "classical.00077",
    "classical.00078",
    "classical.00079",
    "country.00030",
    "country.00031",
    "country.00032",
    "country.00033",
    "country.00034",
    "country.00035",
    "country.00036",
    "country.00037",
    "country.00038",
    "country.00039",
    "country.00040",
    "country.00043",
    "country.00044",
    "country.00046",
    "country.00047",
    "country.00048",
    "country.00050",
    "country.00051",
    "country.00053",
    "country.00054",
    "country.00055",
    "country.00056",
    "country.00057",
    "country.00058",
    "country.00059",
    "country.00060",
    "country.00061",
    "country.00062",
    "country.00063",
    "country.00064",
    "disco.00001",
    "disco.00021",
    "disco.00058",
    "disco.00062",
    "disco.00063",
    "disco.00064",
    "disco.00065",
    "disco.00066",
    "disco.00069",
    "disco.00076",
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    "disco.00078",
    "disco.00079",
    "disco.00080",
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    "jazz.00074",
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URL = "http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz"
FOLDER_IN_ARCHIVE = "genres"
_CHECKSUMS = {
    "http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz": "24347e0223d2ba798e0a558c4c172d9d4a19c00bb7963fe055d183dadb4ef2c6"
}


def load_gtzan_item(fileid: str, path: str, ext_audio: str) -> Tuple[Tensor, str]:
    """
    Loads a file from the dataset and returns the raw waveform
    as a Torch Tensor, its sample rate as an integer, and its
    genre as a string.
    """
    # Filenames are of the form label.id, e.g. blues.00078
    label, _ = fileid.split(".")

    # Read wav
    file_audio = os.path.join(path, label, fileid + ext_audio)
    waveform, sample_rate = torchaudio.load(file_audio)

    return waveform, sample_rate, label


[docs]class GTZAN(Dataset): """*GTZAN* :cite:`tzanetakis_essl_cook_2001` dataset. Note: Please see http://marsyas.info/downloads/datasets.html if you are planning to use this dataset to publish results. Note: As of October 2022, the download link is not currently working. Setting ``download=True`` in GTZAN dataset will result in a URL connection error. Args: root (str or Path): Path to the directory where the dataset is found or downloaded. url (str, optional): The URL to download the dataset from. (default: ``"http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz"``) folder_in_archive (str, optional): The top-level directory of the dataset. download (bool, optional): Whether to download the dataset if it is not found at root path. (default: ``False``). subset (str or None, optional): Which subset of the dataset to use. One of ``"training"``, ``"validation"``, ``"testing"`` or ``None``. If ``None``, the entire dataset is used. (default: ``None``). """ _ext_audio = ".wav" def __init__( self, root: Union[str, Path], url: str = URL, folder_in_archive: str = FOLDER_IN_ARCHIVE, download: bool = False, subset: Optional[str] = None, ) -> None: # super(GTZAN, self).__init__() # Get string representation of 'root' in case Path object is passed root = os.fspath(root) self.root = root self.url = url self.folder_in_archive = folder_in_archive self.download = download self.subset = subset if subset is not None and subset not in ["training", "validation", "testing"]: raise ValueError("When `subset` is not None, it must be one of ['training', 'validation', 'testing'].") archive = os.path.basename(url) archive = os.path.join(root, archive) self._path = os.path.join(root, folder_in_archive) if download: if not os.path.isdir(self._path): if not os.path.isfile(archive): checksum = _CHECKSUMS.get(url, None) download_url_to_file(url, archive, hash_prefix=checksum) _extract_tar(archive) if not os.path.isdir(self._path): raise RuntimeError("Dataset not found. Please use `download=True` to download it.") if self.subset is None: # Check every subdirectory under dataset root # which has the same name as the genres in # GTZAN (e.g. `root_dir'/blues/, `root_dir'/rock, etc.) # This lets users remove or move around song files, # useful when e.g. they want to use only some of the files # in a genre or want to label other files with a different # genre. self._walker = [] root = os.path.expanduser(self._path) for directory in gtzan_genres: fulldir = os.path.join(root, directory) if not os.path.exists(fulldir): continue songs_in_genre = os.listdir(fulldir) songs_in_genre.sort() for fname in songs_in_genre: name, ext = os.path.splitext(fname) if ext.lower() == ".wav" and "." in name: # Check whether the file is of the form # `gtzan_genre`.`5 digit number`.wav genre, num = name.split(".") if genre in gtzan_genres and len(num) == 5 and num.isdigit(): self._walker.append(name) else: if self.subset == "training": self._walker = filtered_train elif self.subset == "validation": self._walker = filtered_valid elif self.subset == "testing": self._walker = filtered_test
[docs] def __getitem__(self, n: int) -> Tuple[Tensor, int, str]: """Load the n-th sample from the dataset. Args: n (int): The index of the sample to be loaded Returns: Tuple of the following items; Tensor: Waveform int: Sample rate str: Label """ fileid = self._walker[n] item = load_gtzan_item(fileid, self._path, self._ext_audio) waveform, sample_rate, label = item return waveform, sample_rate, label
def __len__(self) -> int: return len(self._walker)

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