Novicei
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Thanks for your reply, it cleared up a lot of my confusion.But i still have a question,as the other question said,there seems to be some problem with the way your...
> Thanks for your reply, it cleared up a lot of my confusion.But i still have a question,as the other question said,there seems to be some problem with the way...
Did you build the database with 100,000 complete music? I thought you were using 100k 30 second snippets.
> 地標法的程式放在 https://github.com/stdio2016/pfa 只是目前還沒有文件 那么后续还会补充吗？
> 之後會加上README說明編譯和執行方法 您好，大概按照您的步骤跑了一下，发现10s查询的exact的结果大概在83%，near的结果大概在88%，这是否与您实验时一致呢？是我某些步骤出现问题了吗？这与原论文当中的结果差距好像有些大。 我猜测，是否是因为训练时的SNR的范围为[0,10],测试时SNR的范围为[-10,10]，我记得论文当中训练和测试的SNR的范围好像都是[0,10]。 我将测试时的SNR的范围调整到[0,10]后发现效果比论文当中的还要好一些，可能是由于随机种子，还是因为您的Topk设置的是100？我看tensorflow版本的Topk好像是20还是30.
> 如果要盡量接近原論文，可以用 genquery_naf.py 來產生查詢資料 您好，使用genquery_naf.py生成1s的数据，在fma_full上查询的基线是多少呢？
> 如果要盡量接近原論文，可以用 genquery_naf.py 來產生查詢資料 hi，您是否有时间来回答一下我的疑问呢？请问您在您的毕业论文当中使用的是哪一个 genquery呢？我看您好像使用的是genquery.py,而我用genquery.py得出的基线效果大概在85%？您使用genquery_naf和genquery产生查询的效果差别大吗？
> > 如果要盡量接近原論文，可以用 genquery_naf.py 來產生查詢資料 > > hi，您是否有时间来回答一下我的疑问呢？请问您在您的毕业论文当中使用的是哪一个 genquery呢？我看您好像使用的是genquery.py,而我用genquery.py得出的基线效果大概在85%？您使用genquery_naf和genquery产生查询的效果差别大吗？ 我大概理解您的做法了，您是建库只是1万+500首歌曲，且准确率是用的歌曲准确率，而不是片段准确率。
> 抱歉，我已经没有可用的电脑了，我过去的结果了，现在正在努力赚钱 嗯嗯，没有关系。我只是想知道，这个repo的实现和原论文的接近程度。因为确实通过genquery_naf.py产生的音频效果和原论文非常接近，而genquery.py产生的效果要差很多，exact片段准确率大概只有88%左右，这让我很困惑。
我了解您的意思，但我想知道您是否曾用官方提供的数据集来测试过您的实现呢？我目前正在尝试用官方提供的mini数据集(10G)来测试一下您的实现，并对比两种实现的效果。