基于MFCC的音乐流派分类模型及源代码实现

音乐是人们生活中不可或缺的一部分，而音乐的流派多种多样。对音乐进行自动的流派分类可以帮助我们更好地理解音乐、推荐个性化的歌单和进行音乐版权管理等。在本文中，我们将介绍如何使用MFCC（Mel频率倒谱系数）来构建一个音乐流派分类模型，并提供相应的源代码实现。

MFCC是一种常用于音频信号处理的特征提取方法，它通过对音频信号进行时域分析和频域变换，将音频转换为一组特征向量。这些特征向量具有很好的区分能力，适用于音乐流派分类任务。接下来，我们将详细介绍利用MFCC进行音乐流派分类的步骤。

首先，我们需要准备好音乐数据集。在这里，我们使用了经典的GTZAN数据集，该数据集包含了10个不同流派的音乐样本，每个流派包含100首歌曲。GTZAN数据集可以从公开的数据集网站上进行下载。

接下来，我们需要对音频信号进行预处理，以便于后续的特征提取。预处理步骤包括加载音频文件、将音频信号转换为合适的采样率和位深度等。可以使用Python中的Librosa库来完成这些操作。以下是预处理的示例代码：

import librosa

def preprocess_audio(file_path):
    audio<