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@@ -9,9 +9,9 @@ size_categories:
 - 10K<n<100K
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-## Google/MusicCapsをスペクトログラムにしたデータ。
+# Google/MusicCapsをスペクトログラムにしたデータ。
 
-### データの基本情報
+## Dataset information
 <table>
   <thead>
     <td>画像</td>
@@ -29,7 +29,7 @@ size_categories:
   </tbody>
 </table>
 
-### How this dataset was made
+## How this dataset was made
 
 * コード：https://colab.research.google.com/drive/13m792FEoXszj72viZuBtusYRUL1z6Cu2?usp=sharing
 * 参考にしたKaggle Notebook : https://www.kaggle.com/code/osanseviero/musiccaps-explorer
@@ -48,10 +48,24 @@ image = Image.fromarray(np.uint8(D), mode='L')  # 'L'は1チャンネルのグ
 image.save('spectrogram_{}.png')
 ```
 
-## How to use this
+## Recover music(wave form) from sprctrogram
+```python
+im = Image.open("pngファイル")
+db_ud = np.uint8(np.array(im))
+amp = librosa.db_to_amplitude(db_ud)
+print(amp.shape)
+# (1025, 861)は20秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
+# (1025, 431)は10秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
+# (1025, 216)は5秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
+
+y_inv = librosa.griffinlim(amp*200)
+display(IPython.display.Audio(y_inv, rate=sr))
+```
+
+## Example : How to use this
 * <font color="red">Subset <b>data 1300-1600</b> and <b>data 3400-3600</b> are not working now, so please get subset_name_list</n>
   those were removed first</font>.
-### get information about this dataset:
+### 1 : get information about this dataset:
 ```python
 # Extract dataset's information using huggingface API
 import requests
@@ -107,7 +121,7 @@ return subset name list. for example,
 ```
 
 
-### load dataset and change to dataloader:
+### 2 : load dataset and change to dataloader:
 * You can use the code below:
 * <font color="red">...but (;・∀・)I don't know whether this code works efficiently, because I haven't tried this code so far</color>
 ```python
@@ -181,16 +195,3 @@ def load_datasets():
 train_loader, test_loader = load_datasets()
 ```
 
-### Recover music(wave form) from sprctrogram
-```python
-im = Image.open("pngファイル")
-db_ud = np.uint8(np.array(im))
-amp = librosa.db_to_amplitude(db_ud)
-print(amp.shape)
-# (1025, 861)は20秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
-# (1025, 431)は10秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
-# (1025, 216)は5秒のwavファイルをスペクトログラムにした場合
-
-y_inv = librosa.griffinlim(amp*200)
-display(IPython.display.Audio(y_inv, rate=sr))
-```