ddsp
DDSP: Differentiable Digital Signal Processing
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- build.yml
- pitch_detection.ipynb
- README.md
- timbre_transfer.ipynb
- train_autoencoder.ipynb
- Train_VST.ipynb
- 0_processor.ipynb
- 1_synths_and_effects.ipynb
- 2_processor_group.ipynb
- 3_training.ipynb
- 4_core_functions.ipynb
- README.md
- __init__.py
- colab_utils.py
- README.md
- __init__.py
- ddsp_generate_synthetic_dataset.py
- ddsp_prepare_tfrecord.py
- prepare_tfrecord_lib.py
- prepare_tfrecord_lib_test.py
- README.md
- synthetic_data.py
- __init__.py
- config_hypertune.yaml
- config_multiple_vms.yaml
- config_single_vm.yaml
- ddsp_ai_platform.py
- Dockerfile
- README.md
- task.py
- task_test.py
- all.gin
- all_midi.gin
- base.gin
- midi_base.gin
- README.md
- __init__.py
- base.gin
- nsynth.gin
- README.md
- tfrecord.gin
- __init__.py
- basic.gin
- basic_f0_ld.gin
- basic_f0_ld_twm.gin
- heuristic.gin
- heuristic_power.gin
- midi_ae.gin
- _.gin
- hmm_prior.gin
- midi_encoder.gin
- README.md
- recon_lossgroup.gin
- midiae.gin
- README.md
- z_midiae.gin
- __init__.py
- vst.gin
- vst_32k.gin
- vst_48k.gin
- __init__.py
- ae.gin
- README.md
- solo_instrument.gin
- __init__.py
- base.gin
- base_tpu.gin
- README.md
- __init__.py
- nsynth_ae.gin
- README.md
- solo_instrument.gin
- tiny_instrument.gin
- __init__.py
- finetune_dataset.gin
- finetune_model.gin
- pretrain_dataset.gin
- pretrain_model.gin
- README.md
- __init__.py
- README.md
- __init__.py
- __init__.py
- autoencoder.py
- autoencoder_test.py
- inverse_synthesis.py
- midi_autoencoder.py
- model.py
- __init__.py
- cloud.py
- cloud_test.py
- data.py
- ddsp_export.py
- ddsp_run.py
- decoders.py
- decoders_test.py
- encoders.py
- eval_util.py
- evaluators.py
- heuristics.py
- heuristics_test.py
- inference.py
- metrics.py
- metrics_test.py
- nn.py
- nn_test.py
- plotting.py
- postprocessing.py
- preprocessing.py
- preprocessing_test.py
- README.md
- summaries.py
- train_util.py
- trainers.py
- __init__.py
- core.py
- core_test.py
- dags.py
- dags_test.py
- effects.py
- effects_test.py
- losses.py
- losses_test.py
- processors.py
- processors_test.py
- spectral_ops.py
- spectral_ops_test.py
- synths.py
- synths_test.py
- test_util.py
- version.py
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- pylintrc
- README.md
- setup.cfg
- setup.py
- update_gin_config.py
- update_pip.sh
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/magenta/ddsp
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd ddsp
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
sudo apt-get install libsndfile-dev
APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).
pip install --upgrade pip
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install --upgrade ddsp
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
docker build -f ddsp/training/docker/Dockerfile -t ddsp .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run -p 8080:80 ddsp
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
4. Python
쉬움사전 준비물
pip install --upgrade pip
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install --upgrade ddsp
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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