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cd9ae4a481
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56209E0CCD8420C6
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{"aid": 754905929, "title": "【螺旋音リボ sublimation】未来線【多音階CVVC配布】", "description": "螺旋音リボが一周年を迎えました。\n今回配布する音源名は、螺旋音リボ 多音階CVVC sublimationです。デルタ式7モーラ母音優先リストを使用して録音した三音階CVVC音源です。\n収録音階はF#3,A3,A#3です。A#3は強めに録っております。\nsublimationは昇華という意味の英単語です。\n\nノイズ除去を塩釜（mylist/41289446）さんにお願いいたしました。ありがとうございました！\n\nそれではこれからも螺旋音リボをよろしくお願いいたします。\n\n音源ダウンロード: http://gluglu-singer.jimdo.com/\n素敵な本家: sm15746943\nust: sm16402299\nillustration: 悠みなも mylist/34371459\nvocal: 螺旋音リボ 多音階CVVC sublimation (cho 螺旋音リボ 単独音)\n\n------------------------------------------------------------------------------------\n我是日本人。我使用Google翻译进行了翻译，但是如果我输入有误，我们深感抱歉。\n\n螺旋音リボ正在庆祝其成立一周年。\n这次要分配的声源名称是螺旋音リボ Multitone CVVC升华。使用delta 7-mora元音优先级列表录制的三音CVVC声源。\n记录的音阶为F＃3，A3，A＃3。强烈记录了＃3。\n升华是英文单词，意为升华。\n\n我请盐og先生（mylist / 41289446）消除噪音。非常感谢你！\n\n感谢您一直以来对螺旋音リボ的支持。\n\n声音源下载：http://gluglu-singer.jimdo.com/\n不错的户主：sm15746943\nUST：sm16402299\n插图：悠みなも mylist / 34371459\nvocal：螺旋音リボ 多音CVVC升华（cho螺旋音リボ 单声）", "tags": ["UTAU", "日本", "ＵＴＡＵ音源配布所リンク", "螺旋音リボ", "VOCALOID→UTAUカバー曲", "未来線"], "author_info": "悠みなも: UTAU/螺旋音リボ/DTM Weibo MINAMO_YU0001", "label": 0}
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{"aid": 685634071, "title": "【AI歌手】腐草为萤【Cover】", "description": "原唱：银临\n引擎：歌叽歌叽\nPV借用：av2700587\nPV：星の祈\n绘：otakucake阿饼（P站：pixiv.me/otakucake）", "tags": ["AI", "歌叽歌叽"], "author_info": "一支粉笔w: 人生难得一知己，千古知音最难求。 | 网易云：粉笔 微博：http://weibo.com/Chalk10", "label": 2}
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{"aid": 3372898, "title": "【言和英文】Counting Stars", "description": "自制 终于投了。1.封面仍然灵魂p图。2.这玩意儿9月底就在做了，说好10月投，pv还解决不了。说好11月投，但又因为曲子本身又拖了。上个星期想投，结果，电脑坏掉加发烧。。。。。所以一路拖到今天才投。算是放下心中的一块石头了吧。3.这次画了很多参数，感觉有提升，不知道朱军是怎么看的。5.counting stars是我最最最喜欢的一首歌，已经循环一年。6.1R赶紧出4专！！！", "tags": ["VOCALOID", "COUNTING STARS", "言和", "ONEREPUBLIC"], "author_info": "JackChenZz: 随缘更新", "label": 0}
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{"aid": 589575, "title": "【洛天依】约定", "description": "绫：天依，不管几年之后你能否记得我，我会一直恋你，爱你，铭心记住你！ QAQ 被小汐撺掇调的，咱非常不擅长这拐来拐去的长调式滴说，不过这次应该算不上渣吧？（好吧- -无视这句）。翻的周慧的《约定》，谱子依旧自己来（其实只是自己重做MIDI了，网上的MIDI做觉得不好用，调子太高），3分43秒的字幕是UP无聊的XXX。PV用慢放的《春来发几只》弄的，剪掉了两组燕子镜头~ ~赶脚两个曲子的BPM同步了", "tags": ["乐正绫", "洛天依", "洛天依翻唱曲", "VOCALOID", "良调教", "约定", "周慧"], "author_info": "星璇の天空: Dr.冥月星璇 成就：不会调教的调教师（U/V/SV/C)，专业咸鱼，不会科研的副研究员，不会编程的系统架构师，不会AI的无人机设计师...", "label": 2}
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{"aid": 411693256, "title": "【言和V5】独二无一【VOCALOID Cover】", "description": "人声本家：https://www.bilibili.com/video/BV1oJ411u7Xq?t=222.3\nVC本家：https://www.bilibili.com/video/BV12J411u7Aa?t=2.8", "tags": ["Vsinger创作激励计划", "VOCALOID CHINA", "VOCALOID", "言和", "虚拟歌手", "独二无一", "Vsinger创作激励计划第六期"], "author_info": "远宇V: 言和vsinger\njiafei同人扣扣群:121249682", "label": 0}
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103
data/filter/real_test.jsonl
Normal file
103
data/filter/real_test.jsonl
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
@ -1,8 +1,10 @@
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import os
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import os, json
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import random
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os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"]="1"
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import torch
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from modelV3_4 import VideoClassifierV3_4
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from sentence_transformers import SentenceTransformer
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from tag import getch
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def predict(json_input):
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# 加载模型
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@ -31,8 +33,38 @@ def predict(json_input):
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return pred
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if __name__ == "__main__":
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# 示例用法
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sample_input = {"title": "", "description": "", "tags": ["",""], "author_info": "xx: yy"}
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with open('data/filter/model_predicted.jsonl', 'r') as fp:
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data = [json.loads(line) for line in fp.readlines()]
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sampled = random.sample(data, min(200, len(data)))
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test_data = []
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for sample in sampled:
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label = sample['label']
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os.system("clear")
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print(f"AID: {sample['aid']}")
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print(f"Title: {sample['title']}")
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print(f"Tags: {', '.join(sample['tags'])}")
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print(f"Author Info: {sample['author_info']}")
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print(f"Description: {sample['description']}")
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# 等待用户输入
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while True:
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print("Label (0 or 1 or 2, s to skip, q to quit): ", end="", flush=True)
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real_label = getch().lower()
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if real_label in ["0", "1", "2", "s", "q"]:
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break
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print("\nInvalid input. Please enter 0, 1, 2, s or q.")
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if real_label == "s": # 跳过
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continue
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if real_label == "q": # 退出
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||||
break
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||||
test_data.append({
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"aid": sample['aid'],
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||||
"title": sample['title'],
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||||
"tags": sample['tags'],
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||||
"author_info": sample['author_info'],
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||||
"description": sample['description'],
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||||
"model": label,
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||||
"human": int(real_label)
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})
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result = predict(sample_input)
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print(f"预测结果: {result}")
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||||
with open("./data/filter/real_test.jsonl", "a") as fp:
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||||
fp.writelines([json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in test_data])
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