forked from anicolson/DeepXi
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#!/bin/bash
chmod +x ./config_demand_voice_bank.sh
. ./config_demand_voice_bank.sh
MIN_SNR=0
MAX_SNR=15
SNR_INTER=5
## See if BERT postional encoding improves performance
if [ "$VER" == 'mhanet-1.1c_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network_type 'MHANetV3' \
--d_model 256 \
--n_blocks 5 \
--n_heads 8 \
--warmup_steps 40000 \
--causal 1 \
--max_len 2048 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
if [ "$VER" == 'mhanet-1.0c_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network_type 'MHANetV2' \
--d_model 256 \
--n_blocks 5 \
--n_heads 8 \
--warmup_steps 40000 \
--causal 1 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
# Updated ResNet with no scale and shift parameters for layer normalisation.
# This prevents overfitting to the training set.
if [ "$VER" == 'resnet-1.1c_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network 'ResNetV2' \
--d_model 256 \
--n_blocks 40 \
--d_f 64 \
--k 3 \
--max_d_rate 16 \
--causal 1 \
--unit_type "ReLU->LN->W+b" \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
# Updated ResNet with no scale and shift parameters for layer normalisation.
# This prevents overfitting to the training set.
if [ "$VER" == 'resnet-1.1n_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network 'ResNetV2' \
--d_model 256 \
--n_blocks 40 \
--d_f 64 \
--k 3 \
--max_d_rate 16 \
--causal 0 \
--unit_type "ReLU->LN->W+b" \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
if [ "$VER" == 'rdlnet-1.0n_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network 'RDLNet' \
--n_blocks 18 \
--length 7 \
--m_1 64 \
--causal 0 \
--unit_type "ReLU->scale*LN+center->W+b"\
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
if [ "$VER" == 'resnet-1.0c_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver 'resnet-1.0c' \
--network 'ResNet' \
--d_model 256 \
--n_blocks 40 \
--d_f 64 \
--k 3 \
--max_d_rate 16 \
--causal 1 \
--centre 1 \
--scale 1 \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--sample_size 1000 \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type 'y' \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 0 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
if [ "$VER" == 'resnet-1.0n_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver 'resnet-1.0n' \
--network 'ResNet' \
--d_model 256 \
--n_blocks 40 \
--d_f 64 \
--k 3 \
--max_d_rate 16 \
--causal 0 \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 125 \
--mbatch_size 8 \
--sample_size 1000 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type 'y' \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 0 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi
if [ "$VER" == 'reslstm-1.0c_demand_voice_bank' ]
then
python3 main.py --ver $VER \
--network 'ResLSTM' \
--d_model 512 \
--n_blocks 5 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--max_epochs 200 \
--resume_epoch 0 \
--test_epoch 200 \
--mbatch_size 8 \
--loss_fnc "BinaryCrossentropy" \
--outp_act "Sigmoid" \
--inp_tgt_type 'MagXi' \
--map_type 'DBNormalCDF' \
--sample_size 1000 \
--f_s 16000 \
--T_d 32 \
--T_s 16 \
--min_snr $MIN_SNR \
--max_snr $MAX_SNR \
--snr_inter $SNR_INTER \
--out_type $OUT_TYPE \
--save_model 1 \
--log_iter 0 \
--eval_example 1 \
--val_flag 0 \
--gain $GAIN \
--train $TRAIN \
--infer $INFER \
--test $TEST \
--gpu $GPU \
--set_path $SET_PATH \
--data_path $DATA_PATH \
--test_x_path $TEST_X_PATH \
--test_s_path $TEST_S_PATH \
--out_path $OUT_PATH \
--model_path $MODEL_PATH
fi