使用此数据存储库的功能：https://figshare.com/articles/birdsongcognition/3470165
koumura的Python项目详细描述
小村
用于处理来自以下存储库的数据的函数： https://figshare.com/articles/BirdsongRecognition/3470165
储存库中有来自十只鸟的孟加拉雀鸣声的.wav文件。 以及.xml文件中歌曲的注释。
这个存储库提供了一个很好的资源，用于基准测试
基于滑动窗口的神经网络分割与标记
鸟鸣的元素，如下文所述：
Koumura、Takuya和Kazuo Okanoya。
“鸟鸣中元素类别和边界的自动识别
具有可变序列。“
《公共科学图书馆·综合》11.7（2016）：e0159188。
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0159188
网络代码可在此处找到：
https://github.com/takuya-koumura/birdsong-recognition
原始代码是根据gnu许可证发布的：
https://github.com/takuya-koumura/birdsong-recognition/blob/master/LICENSE
koumura模块与^{
它被称为koumura，因为那是第一个作者的姓氏
在纸上，因为我懒得打字。
安装
$ pip install koumura
使用量
koumura为您提供的主要功能是轻松访问
注释，而不必处理.xml文件格式。
要访问每个bird的Annotation.xml文件中的注释，
使用parse_xml函数。
>>>fromkoumuraimportparse_xml>>>seq_list=parse_xml(xml_file='./Bird0/Annotation.xml',concat_seqs_into_songs=False)>>>seq_list[0]Sequencefrom0.wavwithposition32000andlength43168>>>seq_list[0].syls[:3][Syllablelabeled0atposition2240withlength2688,Syllablelabeled0atposition8256withlength2784,Syllablelabeled0atposition14944withlength2816]
注意，这个包保留了原始代码的抽象，
其中音节和音节序列表示为对象。
如果您尝试从
密码。
重要的是，每首歌都被分成若干“序列”。
如果需要，可以将标志concat_seqs_into_songs设置为Trueparse_xml按歌曲（.wav文件）连接序列，以便
序列实际上是一首歌的所有序列。
如果使用注释处理数据集
还有其他的目的，你会发现和一些人一起工作更方便
其他格式。为此，请查看
^{
koumura包还提供了一个方便的函数来加载注释
对于单个歌曲，load_song_annot。这基本上是一个包装
大约parse_xml过滤掉你不想要的歌曲。
>>>fromkoumuraimportload_song_annot>>>wav1=load_song_annot(wav_file='1.wav')>>>print(wav1)Sequencefrom1.wavwithposition32000andlength214176
获得帮助
请在此提出问题：
https://github.com/NickleDave/koumura/issues
许可证
引文
如果您使用此模块，请引用doi：
欢迎加入QQ群-->： 979659372
