Mercurial > hg > scatter_reeval
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Major structural revision. Modular organization of functionalities
| author | Francisco Rodriguez Algarra <f.rodriguezalgarra@qmul.ac.uk> |
|---|---|
| date | Wed, 28 Oct 2015 16:15:47 +0000 |
| parents | 9a37f107f089 |
| children | 06a2a18a3960 |
| files | README.txt dss.m dss.sh dss/classification/classify.m dss/experiments/exp_mfcc_740ms.m dss/experiments/exp_time_freq_scat_l2.m dss/experiments/exp_time_freq_scat_l2_adap_q1.m dss/experiments/exp_time_scat_l1.m dss/experiments/exp_time_scat_l2.m dss/experiments/exp_time_scat_l3.m dss/folds/createFolds.m dss/folds/test_filtered.txt dss/folds/test_stratified.txt dss/folds/train_filtered.txt dss/folds/train_stratified.txt dss/folds/valid_filtered.txt dss/folds/valid_stratified.txt reeval/classification/perform_classification.m reeval/classification/store_results.m reeval/experiments/run_experiment.m reeval/features/compute_features.m reeval/features/extract_features.m reeval/features/set_ffilt1_options.m reeval/features/set_filt1_options.m reeval/features/set_filt2_options.m reeval/features/set_options.m reeval/features/set_sc1_options.m reeval/folds/createFolds.m reeval/folds/test_filtered.txt reeval/folds/test_stratified.txt reeval/folds/train_filtered.txt reeval/folds/train_stratified.txt reeval/folds/valid_filtered.txt reeval/folds/valid_stratified.txt scatter_reeval.m scatter_reeval.sh |
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--- a/README.txt Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ b/README.txt Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -1,5 +1,5 @@ Re-Evaluation of the Scattering Transform -Version 0.0.1 +Version 0.0.2 October 2015 Contact: Francisco Rodríguez-Algarra (f.rodriguezalgarra@qmul.ac.uk) @@ -26,10 +26,10 @@ It also requires the GTZAN music dataset, available at: http://opihi.cs.uvic.ca/sound/genres.tar.gz -In order to run the experiments, you first need to edit the file "dss.m", modifying the values of the variables "scatnet_path", "libsvm_compact_path", and "gtzan_path" to point at the locations of the libraries and the dataset in your own system. +In order to run the experiments, you first need to edit the file "scatter_reeval.m", modifying the values of the variables "scatnet_path", "libsvm_compact_path", and "gtzan_path" to point at the locations of the libraries and the dataset in your own system. You can also modify the location where the results of the experiments will be stored changing the value of the "results_dir" variable. -Once the variables have been properly modified, to run the experiments simply run the script "dss.m" in Matlab, or call the shell script "dss.sh" from a Unix terminal. +Once the variables have been properly modified, to run the experiments simply execute the script "scatter_reeval.m" in Matlab, or call the shell script "scatter_reeval.sh" from a Unix terminal.
--- a/dss.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,46 +0,0 @@ -% Modify the following variables to include the locations -% of the libraries and the dataset in your own system -scatnet_path = [pwd, '/../libraries/scatnet-0.2/']; -libsvm_compact_path = [pwd, '/../libraries/libsvm-compact-0.1/']; -global gtzan_path; -gtzan_path = '/import/c4dm-datasets/gtzan/'; -global results_dir; -results_dir = [pwd, '/results/']; -% - -fprintf('\n**********\nAdding the necessary folders to Matlab path\n**********\n'); -run([scatnet_path, 'addpath_scatnet.m']); -addpath([libsvm_compact_path, 'matlab']); - -mfilepath=fileparts(which(mfilename)); -addpath(fullfile(mfilepath,'dss/experiments/')); -addpath(fullfile(mfilepath,'dss/folds/')); -addpath(fullfile(mfilepath,'dss/classification/')); - -fprintf('\n**********\nSTARTING TO RUN EXPERIMENTS\n**********\n'); -cd dss; - -global src; -src = gtzan_src(gtzan_path); - -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (a)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nMFCC, T=740ms\n**********\n'); -exp_mfcc_740ms; -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (b)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=1\n**********\n'); -exp_time_scat_l1; -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (c)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=2\n**********\n'); -exp_time_scat_l2; -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (d)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nTime and Frequency Scattering, l=2\n**********\n'); -exp_time_freq_scat_l2; -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (e)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nTime and Frequency Scattering, l=2, Adaptive Q1\n**********\n'); -exp_time_freq_scat_l2_adap_q1; -fprintf('\n**********\nFEATURE SET (f)\n**********\n'); -fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=3\n**********\n') -exp_time_scat_l3; - -quit; -
--- a/dss.sh Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,4 +0,0 @@ -#!/bin/bash -matlab -nodisplay -nosplash -nojvm -r " -run dss; quit; -"
--- a/dss/classification/classify.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,47 +0,0 @@ -function [] = classify(db, optt, preffix) - -cond = cellstr(['none '; 'fault']); - -for ii=1:length(cond) - - [train_set,test_set] = createFolds(cond{ii}); - train_set = find(train_set)'; - test_set = find(test_set)'; - - [dev_err_grid,C_grid,gamma_grid] = ... - svm_adaptive_param_search(db,train_set,[],optt); - - [dev_err,ind] = min(mean(dev_err_grid{end},2)); - C = C_grid{end}(ind); - gamma = gamma_grid{end}(ind); - - optt1 = optt; - optt1.C = C; - optt1.gamma = gamma; - - model = svm_train(db,train_set,optt1); - labels = svm_test(db,model,test_set); - err = classif_err(labels,test_set,db.src); - - fprintf('dev err = %f, test err = %f\n\n',dev_err,err); - - % dummy renaming of variables - id = test_set'; - true_label = kron((1:10), ones(1, 100)); - true_label = true_label(test_set)'; - pred_label = labels'; - - % saving results in table - results = table(id, true_label, pred_label) - - run_name = [preffix, cond{ii}]; - - global results_dir; - [s, mess, messid] = mkdir(results_dir); - if(s ~= 1) exit; end; - - save([results_dir, run_name, '.mat'],'dev_err','err','C','gamma', 'labels', 'results'); - writetable(results, [results_dir, run_name, '_results.csv']) - -end; -
--- a/dss/experiments/exp_mfcc_740ms.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,34 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% Delta-Delta-MFCCs for window size 740 ms - -preffix = 'mfcc_740ms_'; - -N = 5*2^17; - -global src; - -filt1_opt.wavelet_type = {'gabor','morlet'}; -filt1_opt.Q = [8 2]; -filt1_opt.J = T_to_J(8192*2,filt1_opt); -filt1_opt.boundary = 'symm'; - -sc1_opt.M = 1; - -filters = filter_bank(N, filt1_opt); - -features = {@(x)(feval(@(x)([x; circshift(x,[0 +1]); circshift(x,[0 -1])]), ... - format_scat(log_scat(spec_freq_average(x,filters,sc1_opt)))))}; - -db = prepare_database(src,features); -db.features = single(db.features); -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 1; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/experiments/exp_time_freq_scat_l2.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,50 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% M=2 scattering, frequency scattering - -preffix = 'time_freq_scat_l2_'; - -N = 5*2^17; - -global src; - -filt1_opt.filter_type = {'gabor_1d','morlet_1d'}; -filt1_opt.Q = [8 1]; -filt1_opt.J = T_to_J(8192*2,filt1_opt); - -sc1_opt.M = 2; - -ffilt1_opt.filter_type = 'morlet_1d'; -ffilt1_opt.J = 7; - -fsc1_opt.M = 1; - -Wop1 = wavelet_factory_1d(N, filt1_opt, sc1_opt); -fWop1 = wavelet_factory_1d(128, ffilt1_opt, fsc1_opt); - -scatt_fun1 = @(x)(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop1)))); -fscatt_fun1 = @(x)(func_output(@scat_freq,2,scatt_fun1(x),fWop1)); -feature_fun1 = @(x)(format_scat(fscatt_fun1(x))); - -features = {feature_fun1}; - -for k = 1:length(features) - fprintf('testing feature #%d...',k); - tic; - sz = size(features{k}(randn(N,1))); - aa = toc; - fprintf('OK (%.2fs) (size [%d,%d])\n',aa,sz(1),sz(2)); -end - -db = prepare_database(src,features); -db.features = single(db.features); -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 1; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/experiments/exp_time_freq_scat_l2_adap_q1.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,68 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% M=2 scattering, frequency scattering, multiple Q1 - -preffix = 'time_freq_scat_l2_adap_q1_'; - -N = 5*2^17; - -global src; - -filt1_opt.filter_type = {'gabor_1d','morlet_1d'}; -filt1_opt.Q = [8 1]; -filt1_opt.J = T_to_J(8192*2,filt1_opt); - -sc1_opt.M = 2; - -ffilt1_opt.filter_type = 'morlet_1d'; -ffilt1_opt.J = 7; - -fsc1_opt.M = 1; - -Wop1 = wavelet_factory_1d(N, filt1_opt, sc1_opt); -fWop1 = wavelet_factory_1d(128, ffilt1_opt, fsc1_opt); - -scatt_fun1 = @(x)(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop1)))); -fscatt_fun1 = @(x)(func_output(@scat_freq,2,scatt_fun1(x),fWop1)); -feature_fun1 = @(x)(format_scat(fscatt_fun1(x))); - -filt2_opt = filt1_opt; -filt2_opt.Q = [1 1]; -filt2_opt.J = T_to_J(8192*2,filt2_opt); - -sc2_opt = sc1_opt; - -ffilt2_opt = ffilt1_opt; -ffilt2_opt.J = 5; - -fsc2_opt = fsc1_opt; - -Wop2 = wavelet_factory_1d(N, filt2_opt, sc2_opt); -fWop2 = wavelet_factory_1d(32, ffilt2_opt, fsc2_opt); - -scatt_fun2 = @(x)(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop2)))); -fscatt_fun2 = @(x)(func_output(@scat_freq,2,scatt_fun2(x),fWop2)); -feature_fun2 = @(x)(format_scat(fscatt_fun2(x))); - -features = {feature_fun1, feature_fun2}; - -for k = 1:length(features) - fprintf('testing feature #%d...',k); - tic; - sz = size(features{k}(randn(N,1))); - aa = toc; - fprintf('OK (%.2fs) (size [%d,%d])\n',aa,sz(1),sz(2)); -end - -db = prepare_database(src,features); -db.features = single(db.features); -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 1; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/experiments/exp_time_scat_l1.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,32 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% M=1 scattering - -preffix = 'time_scat_l1_'; - -N=5*2^17; - -global src; - -fparam.filter_type = {'gabor_1d','morlet_1d'}; -fparam.Q = [8 2]; -fparam.J = T_to_J(8192*2,fparam); - -options.M = 1; - -Wop = wavelet_factory_1d(N, fparam, options); - -feature_fun = {@(x)(format_scat(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop)))))}; - -db = prepare_database(src,feature_fun); -db.features = single(db.features) -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 1; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/experiments/exp_time_scat_l2.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,32 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% M=2 scattering - -preffix = 'time_scat_l2_'; - -N=5*2^17; - -global src; - -fparam.filter_type = {'gabor_1d','morlet_1d'}; -fparam.Q = [8 2]; -fparam.J = T_to_J(8192*2,fparam); - -options.M = 2; - -Wop = wavelet_factory_1d(N, fparam, options); - -feature_fun = {@(x)(format_scat(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop)))))}; - -db = prepare_database(src,feature_fun); -db.features = single(db.features) -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 1; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/experiments/exp_time_scat_l3.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,32 +0,0 @@ -% Script to reproduce the experiments leading to the results provided in the -% Table 2 of the paper "Deep Scattering Spectrum" by J. Andén and S. Mallat. - -% M=3 scattering - -preffix = 'time_scat_l3_'; - -N=5*2^17; - -global src; - -fparam.filter_type = {'gabor_1d','morlet_1d','morlet_1d'}; -fparam.Q = [8 2 1]; -fparam.J = T_to_J(8192*2,fparam); - -options.M = 3; - -Wop = wavelet_factory_1d(N, fparam, options); - -feature_fun = {@(x)(format_scat(log_scat(renorm_scat(scat(x,Wop)))))}; - -db = prepare_database(src,feature_fun); -db.features = single(db.features) -db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); - -optt.kernel_type = 'gaussian'; -optt.C = 2.^[0:4:8]; -optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; -optt.search_depth = 3; -optt.full_test_kernel = 0; - -classify(db, optt, preffix);
--- a/dss/folds/createFolds.m Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,56 +0,0 @@ -function [train,test] = createFolds(type) - -% 'none' to use no filtering -% 'fault' to use filtering - -switch type - case 'fault' - testname = 'test_filtered.txt'; - trainname = 'train_filtered.txt'; - validname = 'valid_filtered.txt'; - case 'none' - testname = 'test_stratified.txt'; - trainname = 'train_stratified.txt'; - validname = 'valid_stratified.txt'; -end - -genrelabels = {'blues','classical','country','disco','hiphop','jazz','metal','pop','reggae','rock'}; - -% read in test partition -fid = fopen(testname); -C = textscan(fid,'%s'); -testdata = zeros(length(C{:}),1); -for cc=1:length(C{:}) - genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; - exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); - testdata(cc) = genremult+exnum+1; -end -fclose(fid); - -% read in valid partition -fid = fopen(validname); -C = textscan(fid,'%s'); -validdata = zeros(length(C{:}),1); -for cc=1:length(C{:}) - genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; - exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); - validdata(cc) = genremult+exnum+1; -end -fclose(fid); - -% read in train partition -fid = fopen(trainname); -C = textscan(fid,'%s'); -traindata = zeros(length(C{:}),1); -for cc=1:length(C{:}) - genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; - exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); - traindata(cc) = genremult+exnum+1; -end -fclose(fid); - -testbool = zeros(1000,1); testbool(testdata) = 1; -trainbool = zeros(1000,1); trainbool(validdata) = 1; trainbool(traindata) = 1; - -test = logical(testbool); -train = logical(trainbool);
--- a/dss/folds/test_filtered.txt Wed Oct 21 11:21:26 2015 +0100 +++ /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 @@ -1,290 +0,0 @@ -blues/blues.00012.wav -blues/blues.00013.wav -blues/blues.00014.wav -blues/blues.00015.wav -blues/blues.00016.wav -blues/blues.00017.wav -blues/blues.00018.wav -blues/blues.00019.wav -blues/blues.00020.wav -blues/blues.00021.wav -blues/blues.00022.wav -blues/blues.00023.wav -blues/blues.00024.wav -blues/blues.00025.wav -blues/blues.00026.wav -blues/blues.00027.wav -blues/blues.00028.wav -blues/blues.00061.wav -blues/blues.00062.wav -blues/blues.00063.wav -blues/blues.00064.wav -blues/blues.00065.wav -blues/blues.00066.wav -blues/blues.00067.wav -blues/blues.00068.wav -blues/blues.00069.wav -blues/blues.00070.wav -blues/blues.00071.wav -blues/blues.00072.wav -blues/blues.00098.wav -blues/blues.00099.wav -classical/classical.00011.wav -classical/classical.00012.wav -classical/classical.00013.wav -classical/classical.00014.wav -classical/classical.00015.wav -classical/classical.00016.wav -classical/classical.00017.wav -classical/classical.00018.wav -classical/classical.00019.wav -classical/classical.00020.wav -classical/classical.00021.wav -classical/classical.00022.wav -classical/classical.00023.wav -classical/classical.00024.wav -classical/classical.00025.wav -classical/classical.00026.wav -classical/classical.00027.wav -classical/classical.00028.wav -classical/classical.00029.wav -classical/classical.00034.wav -classical/classical.00035.wav -classical/classical.00036.wav -classical/classical.00037.wav -classical/classical.00038.wav -classical/classical.00039.wav -classical/classical.00040.wav -classical/classical.00041.wav -classical/classical.00049.wav -classical/classical.00077.wav -classical/classical.00078.wav -classical/classical.00079.wav -country/country.00030.wav -country/country.00031.wav -country/country.00032.wav -country/country.00033.wav -country/country.00034.wav -country/country.00035.wav -country/country.00036.wav 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-hiphop/hiphop.00043.wav -hiphop/hiphop.00047.wav -hiphop/hiphop.00048.wav -hiphop/hiphop.00051.wav -hiphop/hiphop.00055.wav -hiphop/hiphop.00066.wav -hiphop/hiphop.00067.wav -hiphop/hiphop.00069.wav -hiphop/hiphop.00071.wav -hiphop/hiphop.00076.wav -hiphop/hiphop.00080.wav -hiphop/hiphop.00081.wav -hiphop/hiphop.00082.wav -hiphop/hiphop.00083.wav -hiphop/hiphop.00093.wav -hiphop/hiphop.00097.wav -jazz/jazz.00000.wav -jazz/jazz.00001.wav -jazz/jazz.00008.wav -jazz/jazz.00011.wav -jazz/jazz.00017.wav -jazz/jazz.00019.wav -jazz/jazz.00021.wav -jazz/jazz.00022.wav -jazz/jazz.00025.wav -jazz/jazz.00029.wav -jazz/jazz.00036.wav -jazz/jazz.00042.wav -jazz/jazz.00044.wav -jazz/jazz.00046.wav -jazz/jazz.00047.wav -jazz/jazz.00049.wav -jazz/jazz.00051.wav -jazz/jazz.00056.wav -jazz/jazz.00063.wav -jazz/jazz.00065.wav -jazz/jazz.00081.wav -jazz/jazz.00082.wav -jazz/jazz.00083.wav -jazz/jazz.00097.wav -jazz/jazz.00098.wav -metal/metal.00007.wav -metal/metal.00008.wav -metal/metal.00009.wav -metal/metal.00012.wav -metal/metal.00015.wav -metal/metal.00029.wav -metal/metal.00031.wav -metal/metal.00032.wav -metal/metal.00033.wav -metal/metal.00034.wav -metal/metal.00039.wav -metal/metal.00043.wav -metal/metal.00044.wav -metal/metal.00053.wav -metal/metal.00055.wav -metal/metal.00063.wav -metal/metal.00064.wav -metal/metal.00067.wav -metal/metal.00068.wav -metal/metal.00073.wav -metal/metal.00083.wav -metal/metal.00087.wav -metal/metal.00094.wav -metal/metal.00095.wav -metal/metal.00096.wav -pop/pop.00001.wav -pop/pop.00007.wav -pop/pop.00010.wav -pop/pop.00014.wav -pop/pop.00016.wav -pop/pop.00018.wav -pop/pop.00019.wav -pop/pop.00023.wav -pop/pop.00025.wav -pop/pop.00028.wav -pop/pop.00029.wav -pop/pop.00037.wav -pop/pop.00047.wav -pop/pop.00057.wav -pop/pop.00058.wav -pop/pop.00059.wav -pop/pop.00060.wav -pop/pop.00073.wav -pop/pop.00078.wav -pop/pop.00080.wav -pop/pop.00085.wav -pop/pop.00089.wav -pop/pop.00090.wav -pop/pop.00094.wav -pop/pop.00099.wav -reggae/reggae.00000.wav -reggae/reggae.00001.wav -reggae/reggae.00007.wav -reggae/reggae.00008.wav -reggae/reggae.00019.wav -reggae/reggae.00024.wav -reggae/reggae.00025.wav -reggae/reggae.00026.wav -reggae/reggae.00029.wav -reggae/reggae.00032.wav -reggae/reggae.00034.wav -reggae/reggae.00038.wav -reggae/reggae.00039.wav -reggae/reggae.00045.wav -reggae/reggae.00047.wav -reggae/reggae.00061.wav -reggae/reggae.00063.wav -reggae/reggae.00067.wav -reggae/reggae.00070.wav -reggae/reggae.00072.wav -reggae/reggae.00080.wav -reggae/reggae.00085.wav -reggae/reggae.00086.wav -reggae/reggae.00090.wav -reggae/reggae.00093.wav -rock/rock.00007.wav -rock/rock.00012.wav -rock/rock.00013.wav -rock/rock.00016.wav -rock/rock.00018.wav -rock/rock.00019.wav -rock/rock.00021.wav -rock/rock.00022.wav -rock/rock.00028.wav -rock/rock.00029.wav -rock/rock.00030.wav -rock/rock.00036.wav -rock/rock.00038.wav -rock/rock.00043.wav -rock/rock.00046.wav -rock/rock.00049.wav -rock/rock.00053.wav -rock/rock.00056.wav -rock/rock.00061.wav -rock/rock.00068.wav -rock/rock.00076.wav -rock/rock.00087.wav -rock/rock.00089.wav -rock/rock.00092.wav -rock/rock.00096.wav
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/classification/perform_classification.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,65 @@ +function [results] = perform_classification(experiment, db, condition) + + db = svm_calc_kernel(db,'gaussian','square',1:8:size(db.features,2)); + + optt.kernel_type = 'gaussian'; + optt.C = 2.^[0:4:8]; + optt.gamma = 2.^[-16:4:-8]; + optt.search_depth = 3; + optt.full_test_kernel = 1; + + if nargin < 3 + condition = cellstr(['none '; 'fault']); + end + + for ii=1:length(condition) + + [train_set,test_set] = createFolds(condition{ii}); + train_set = find(train_set)'; + test_set = find(test_set)'; + + % Only consider excerpts that are in src struct + + elems = length(db.src.objects); + ids = zeros(elems, 1); + for jj=1:elems + ids(jj) = db.src.objects(jj).ind; + end + + train_set = intersect(train_set, ids); + test_set = intersect(test_set, ids); + + % + + [dev_err_grid,C_grid,gamma_grid] = ... + svm_adaptive_param_search(db,train_set,[],optt); + + [dev_err,ind] = min(mean(dev_err_grid{end},2)); + C = C_grid{end}(ind); + gamma = gamma_grid{end}(ind); + + optt1 = optt; + optt1.C = C; + optt1.gamma = gamma; + + model = svm_train(db,train_set,optt1); + labels = svm_test(db,model,test_set); + err = classif_err(labels,test_set,db.src); + + % dummy renaming of variables + id = test_set; + true_label = kron((1:10), ones(1, 100)); + true_label = true_label(test_set)'; + pred_label = labels'; + + % saving results in struct + results.(condition{ii}).err = err; + results.(condition{ii}).labels = labels; + results.(condition{ii}).dev_err = dev_err; + results.(condition{ii}).C = C; + results.(condition{ii}).gamma = gamma; + results.(condition{ii}).tab = table(id, true_label, pred_label); + + end + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/classification/store_results.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,14 @@ +function [] = store_results(experiment, db, results_dir) + + if nargin < 3 + global results_dir; + end + + [s, mess, messid] = mkdir(results_dir); + if(s ~= 1) + error('Create results folder failed'); + end + + save([results_dir, experiment, '.mat'], 'db'); + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/experiments/run_experiment.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,16 @@ +function [] = run_experiment(experiment, condition, results_dir) + + if nargin < 2 + condition = cellstr(['none '; 'fault']); + end + if nargin < 3 + global results_dir + end + + db = compute_features(experiment); + + db.results = perform_classification(experiment, db, condition); + + store_results(experiment, db, results_dir); + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/compute_features.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,20 @@ +function [db] = compute_features(experiment, src) + + if nargin < 2 + global src; + end + + N = 5*2^17; + + % set the appropriate options for the particular feature set + + options = set_options(experiment); + + % extract features using the computed options + + features = extract_features(experiment, N, options); + + db = prepare_database(src, features); + db.features = single(db.features); + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/extract_features.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,63 @@ +function [features] = extract_features(experiment, N, options) + + switch(experiment) + + case 'mfcc_740ms' + + filters = filter_bank(N, options.filt1_opt); + features = {@(x)(feval(@(x)(... + [x;... + circshift(x, [0 +1]); ... + circshift(x, [0 -1])]),... + format_scat(log_scat(... + spec_freq_average(x, filters, options.sc1_opt)))))}; + + case {'time_scat_l1', 'time_scat_l2', 'time_scat_l3'} + + Wop = wavelet_factory_1d(N, options.filt1_opt, options.sc1_opt); + features = {@(x)(format_scat(log_scat(... + renorm_scat(scat(x, Wop)))))}; + + case {'time_freq_scat_l2', 'time_freq_scat_l2_adap_q1'} + + Wop1 = wavelet_factory_1d(N, options.filt1_opt, options.sc1_opt); + fWop1 = wavelet_factory_1d(... + 128, options.ffilt1_opt, options.fsc1_opt); + + scatt_fun1 = @(x)(log_scat(renorm_scat(scat(x, Wop1)))); + fscatt_fun1 = @(x)(func_output(@scat_freq, 2, scatt_fun1(x), fWop1)); + feature_fun1 = @(x)(format_scat(fscatt_fun1(x))); + + switch(experiment) + + case 'time_freq_scat_l2' + + features = {feature_fun1} + + case 'time_freq_scat_l2_adap_q1' + + Wop2 = wavelet_factory_1d(N, options.filt2_opt, options.sc2_opt); + fWop2 = wavelet_factory_1d(... + 32, options.ffilt2_opt, options.fsc2_opt); + + scatt_fun2 = @(x)(log_scat(renorm_scat(scat(x, Wop2)))); + fscatt_fun2 = @(x)(func_output(@scat_freq, 2, scatt_fun2(x), fWop2)); + feature_fun2 = @(x)(format_scat(fscatt_fun2(x))); + + features = {feature_fun1, feature_fun2}; + + end + + for k = 1:length(features) + fprintf('testing feature #%d...', k); + tic; + sz = size(features{k}(randn(N, 1))); + aa = toc; + fprintf('Ok (%.2fs) (size [%d, %d])\n', aa, sz(1), sz(2)); + end + + otherwise + error(['Unknown experiment ', experiment, '. Aborting']); + end + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/set_ffilt1_options.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,8 @@ +function [ffilt1_opt, fsc1_opt] = set_ffilt1_options(experiment) + + ffilt1_opt.filter_type = 'morlet_1d'; + ffilt1_opt.J = 7; + + fsc1_opt.M = 1; + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/set_filt1_options.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,24 @@ +function [filt1_opt] = set_filt1_opt(experiment) + + switch(experiment) + + case 'mfcc_740ms' + filt1_opt.wavelet_type = {'gabor', 'morlet'}; + filt1_opt.Q = [8 2]; + filt1_opt.boundary = 'symm'; + case {'time_scat_l1', 'time_scat_l2'} + filt1_opt.wavelet_type = {'gabor_1d', 'morlet_1d'}; + filt1_opt.Q = [8 2]; + case {'time_freq_scat_l2', 'time_freq_scat_l2_adap_q1'} + filt1_opt.wavelet_type = {'gabor_1d', 'morlet_1d'}; + filt1_opt.Q = [8 1]; + case 'time_scat_l3' + filt1_opt.wavelet_type = {'gabor_1d', 'morlet_1d', 'morlet_1d'}; + filt1_opt.Q = [8 2 1]; + otherwise + error(['Unknown experiment ', experiment, '. Aborting']); + end + + filt1_opt.J = T_to_J(8192*2, filt1_opt); + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/set_filt2_options.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,16 @@ +function [filt2_opt, sc2_opt, ffilt2_opt, fsc2_opt] = ... + set_filt2_options(experiment, options) + + filt2_opt = options.filt1_opt; + filt2_opt.Q = [1 1]; + filt2_opt.J = T_to_J(8192*2, filt2_opt); + + sc2_opt = options.sc1_opt; + + ffilt2_opt = options.ffilt1_opt; + ffilts2_opt.J = 5; + + fsc2_opt = options.fsc1_opt; + +end +
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/set_options.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,32 @@ +function [options] = set_options(experiment) + + % filter 1 options + + options.filt1_opt = set_filt1_options(experiment); + options.sc1_opt = set_sc1_options(experiment); + + % frequency filter 1 options + + freq_filt_exps = {'time_freq_scat_l2', 'time_freq_scat_l2_adap_q1'}; + + if(length(find(ismember(... + freq_filt_exps, experiment))) ~= 0) + + [options.ffilt1_opt, options.fsc1_opt] = ... + set_ffilt1_options(experiment); + end + + % secondary filters options + + sec_filt_exps = {'time_freq_scat_l2_adap_q1'}; + + if(length(find(ismember(... + sec_filt_exps, experiment))) ~= 0) + + [options.filt2_opt, options.sc2_opt, ... + options.ffilt2_opt, options.fsc2_opt] = ... + set_filt2_options(experiment, options); + + end + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/features/set_sc1_options.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,15 @@ +function [sc1_opt] = set_sc1_options(experiment) + + switch(experiment) + + case {'mfcc_740ms', 'time_scat_l1'} + sc1_opt.M = 1; + case {'time_scat_l2', 'time_freq_scat_l2', 'time_freq_scat_l2_adap_q1'} + sc1_opt.M = 2; + case 'time_scat_l3' + sc1_opt.M = 3; + otherwise + error(['Unknown experiment ', experiment, '. Aborting']); + end + +end
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/folds/createFolds.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,56 @@ +function [train,test] = createFolds(type) + +% 'none' to use no filtering +% 'fault' to use filtering + +switch type + case 'fault' + testname = 'test_filtered.txt'; + trainname = 'train_filtered.txt'; + validname = 'valid_filtered.txt'; + case 'none' + testname = 'test_stratified.txt'; + trainname = 'train_stratified.txt'; + validname = 'valid_stratified.txt'; +end + +genrelabels = {'blues','classical','country','disco','hiphop','jazz','metal','pop','reggae','rock'}; + +% read in test partition +fid = fopen(testname); +C = textscan(fid,'%s'); +testdata = zeros(length(C{:}),1); +for cc=1:length(C{:}) + genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; + exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); + testdata(cc) = genremult+exnum+1; +end +fclose(fid); + +% read in valid partition +fid = fopen(validname); +C = textscan(fid,'%s'); +validdata = zeros(length(C{:}),1); +for cc=1:length(C{:}) + genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; + exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); + validdata(cc) = genremult+exnum+1; +end +fclose(fid); + +% read in train partition +fid = fopen(trainname); +C = textscan(fid,'%s'); +traindata = zeros(length(C{:}),1); +for cc=1:length(C{:}) + genremult = (find(strncmp(C{1}(cc),genrelabels,3))-1)*100; + exnum = str2num(C{1}{cc}(end-5:end-4)); + traindata(cc) = genremult+exnum+1; +end +fclose(fid); + +testbool = zeros(1000,1); testbool(testdata) = 1; +trainbool = zeros(1000,1); trainbool(validdata) = 1; trainbool(traindata) = 1; + +test = logical(testbool); +train = logical(trainbool);
--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/reeval/folds/test_filtered.txt Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,290 @@ +blues/blues.00012.wav +blues/blues.00013.wav +blues/blues.00014.wav +blues/blues.00015.wav +blues/blues.00016.wav +blues/blues.00017.wav +blues/blues.00018.wav +blues/blues.00019.wav +blues/blues.00020.wav +blues/blues.00021.wav +blues/blues.00022.wav +blues/blues.00023.wav +blues/blues.00024.wav +blues/blues.00025.wav +blues/blues.00026.wav +blues/blues.00027.wav +blues/blues.00028.wav +blues/blues.00061.wav +blues/blues.00062.wav +blues/blues.00063.wav +blues/blues.00064.wav +blues/blues.00065.wav +blues/blues.00066.wav +blues/blues.00067.wav +blues/blues.00068.wav +blues/blues.00069.wav +blues/blues.00070.wav +blues/blues.00071.wav +blues/blues.00072.wav +blues/blues.00098.wav +blues/blues.00099.wav +classical/classical.00011.wav +classical/classical.00012.wav +classical/classical.00013.wav +classical/classical.00014.wav +classical/classical.00015.wav 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--- /dev/null Thu Jan 01 00:00:00 1970 +0000 +++ b/scatter_reeval.m Wed Oct 28 16:15:47 2015 +0000 @@ -0,0 +1,54 @@ +% Modify the following variables to include the locations +% of the libraries and the dataset in your own system + +scatnet_path = [pwd, '/../libraries/scatnet-0.2/']; +libsvm_compact_path = [pwd, '/../libraries/libsvm-compact-0.1/']; + +gtzan_path = '/import/c4dm-datasets/gtzan/'; + +global results_dir; +results_dir = [pwd, '/../results_reeval/']; + +% + +fprintf('\n**********\nAdding the necessary folders to Matlab path\n**********\n'); +run([scatnet_path, 'addpath_scatnet.m']); +addpath([libsvm_compact_path, 'matlab']); + +mfilepath=fileparts(which(mfilename)); +addpath(fullfile(mfilepath,'reeval/experiments/')); +addpath(fullfile(mfilepath,'reeval/folds/')); +addpath(fullfile(mfilepath,'reeval/classification/')); +addpath(fullfile(mfilepath,'reeval/features/')); + +fprintf('\n**********\nSTARTING TO RUN EXPERIMENTS\n**********\n'); +%cd reeval; + +global src; +src = gtzan_src(gtzan_path); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (a)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nMFCC, T=740ms\n**********\n'); +run_experiment('mfcc_740ms'); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (b)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=1\n**********\n'); +%run_experiment('time_scat_l1'); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (c)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=2\n**********\n'); +%run_experiment('time_scat_l2'); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (d)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nTime and Frequency Scattering, l=2\n**********\n'); +%run_experiment('time_freq_scat_l2'); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (e)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nTime and Frequency Scattering, l=2, Adaptive Q1\n**********\n'); +%run_experiment('time_freq_scat_l2_adap_q1'); + +fprintf('\n**********\nFEATURE SET (f)\n**********\n'); +fprintf('\n**********\nTime Scattering, l=3\n**********\n') +%run_experiment('time_scat_l3'); + +quit;