Driven by the need for larger and more diverse datasets to pre-train and fine-tune increasingly complex machine learning models, the number of datasets is rapidly growing. audb is an open-source Python library that supports versioning and documentation of audio datasets. It aims to provide a standardized and simple user-interface to publish, maintain, and access the annotations and audio files of a dataset. To efficiently store the data on a server, audb automatically resolves dependencies between versions of a dataset and only uploads newly added or altered files when a new version is published. The library supports partial loading of a dataset and local caching for fast access to already downloaded data. audb is a lightweight library and can be interfaced with any machine learning library. It supports the management of datasets on a single PC, within a university or company, or within a whole research community.


翻译:为预训练和微调日益复杂的机器学习模型,对更大、更多样化数据集的需求日益增长,导致数据集数量迅速增加。audb是一个开源Python库,支持音频数据集的版本管理与文档记录。它的目标是为发布、维护和访问数据集的标注及音频文件提供标准化且简洁的用户界面。为了高效地存储服务器上的数据,audb自动解析数据集各版本之间的依赖关系,并在发布新版本时仅上传新增或修改过的文件。该库支持数据集的部分加载,并通过本地缓存实现对已下载数据的快速访问。audb是一个轻量级库,可与任何机器学习库进行交互。它支持在单台个人电脑、大学或公司内部乃至整个研究社区中对数据集进行管理。

0
下载
关闭预览

相关内容

数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
54+阅读 · 2021年1月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年8月14日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Heart Rate Extraction from Abdominal Audio Signals
Arxiv
1+阅读 · 2023年4月21日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
37+阅读 · 2021年8月2日
Meta-Learning to Cluster
Arxiv
18+阅读 · 2019年10月30日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】用Tensorflow理解LSTM
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年9月11日
【推荐】(Keras)LSTM多元时序预测教程
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员