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clustering.ipynb

@@ -10,6 +10,8 @@
         "もっといろいろ足したりいろんなスタイルベクトルを作って遊べると思います。\n",
         "ある程度慣れている人向けです。\n",
         "\n",
+        "JVNVコーパスのように**スタイルが既にファイル名等で分かれている場合は、最後の方のセルを使えばそれを利用してスタイルを作ることができます。**\n",
+        "\n",
         "例では[JVNVコーパス](https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/research-topics/jvnv_corpus)のjvnv-M1を使います。\n",
         "\n",
         "## そもそもスタイルベクトルとは\n",
@@ -204,6 +206,14 @@
         "np.save(\"model_assets/jvnv-M1/style_vectors.npy\", save_vectors)"
       ]
     },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "metadata": {},
+      "source": [
+        "## 正解ラベルがファイル名から分かる場合の作り方\n",
+        "JVNVコーパス等でファイル名によってスタイルラベルが分かる場合、以下のようにしてスタイルベクトルを作ることができます（デフォルトのJVNVモデルのスタイルはこれで作成しています）。"
+      ]
+    },
     {
       "cell_type": "code",
       "execution_count": 8,
@@ -211,24 +221,9 @@
       "outputs": [],
       "source": [
         "# JVNVコーパスの場合は正解はファイル名の最初の方から分かる。それを使って正解ラベルを作成\n",
-        "y_true = [name[3:6] for name in names]\n",
+        "label_dict = {\"ang\": 0, \"dis\": 1, \"fea\": 2, \"hap\": 3, \"sad\": 4, \"sur\": 5}\n",
         "\n",
-        "for i, y in enumerate(y_true):\n",
-        "    if y == \"ang\":\n",
-        "        y_true[i] = 0\n",
-        "    elif y == \"dis\":\n",
-        "        y_true[i] = 1\n",
-        "    elif y == \"fea\":\n",
-        "        y_true[i] = 2\n",
-        "    elif y == \"hap\":\n",
-        "        y_true[i] = 3\n",
-        "    elif y == \"sad\":\n",
-        "        y_true[i] = 4\n",
-        "    elif y == \"sur\":\n",
-        "        y_true[i] = 5\n",
-        "    else:\n",
-        "        print(y)\n",
-        "        raise ValueError"
+        "y_true = [label_dict[name[3:6]] for name in names]"
       ]
     },
     {