MusicGenreClassification

最新推荐文章于 2024-09-15 08:00:54 发布
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本文深入解析了Python内置函数zip()的使用方法与应用场景。zip()能够将多个可迭代对象的对应元素打包为元组，最终返回由这些元组组成的列表。这一函数在处理并行数据集、数据对齐及多数据源整合时极为实用。

音乐流派分类

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Python语法

zip

zip()函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象所对应的元素打包成一个个元祖，然后返回这些元祖组成的列表

YuHsin
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music-genre-classification:将音乐分类为不同的流派
04-30
音乐流派分类 主题-对音乐所属的流派类型进行分类。 流派包括布鲁斯，古典，乡村，迪斯科，嘻哈，爵士，金属，流行，雷鬼，摇滚。 数据集 数据集为GTZAN。 数据集来自 。 它包含10个班级中的每个班级的100首音乐。 方法 我们将首先将给定的.au音频文件转换为.wav文件。 然后，我们将.wav文件转换为频谱图，然后使用cnn将其分类为不同的组。 通常，频谱图看起来像这样 混淆矩阵 损耗曲线 该模型经过了100个时期的训练，我们可以看到那里存在一些轻微的过拟合现象。 我们选择了能够提供最佳验证精度的模型。 该模型在100个样本中进行了验证，其中10个类别中的每个类别有10个样本，并在900个图像中训练了10个类别中的每个类别的90 准确性 我们使用的模型是微调的VGG16模型。 验证准确性约为73％，培训准确性约为88％。 仅考虑1000个样本，这是一个很好的准确性。 笔记 接受任何进
MusicGenreClassification：使用神经网络对10秒钟声音流中的音乐流派进行分类
02-06
音乐流派分类 特拉维夫大学，深度学习（深度神经网络）和声音处理领域的学术研究。 精选于 。 抽象 本文讨论了对声音样本的音乐流派进行分类的任务。 介绍 当我决定从事声音处理领域时，我认为体裁分类与图像分类是一个平行的问题。 令我惊讶的是，在深度学习中没有发现太多解决这个确切问题的作品。 确实解决了该分类问题的一篇论文是来自伊利诺伊大学的陶峰的论文[1]。 我确实从本文中学到了很多东西，但是老实说，他们给出的论文结果并不令人印象深刻。 所以我不得不看其他相关但不确切的论文。 很有影响力的论文是基于深度内容的音乐推荐[2]。该文章是关于使用深度学习技术的基于内容的音乐推荐。 他们获取数据集的方
Music-Genre-Classification
03-07
重要性 这是机器学习课程（主题）的一个项目。 如果您是由于课程（主题）的分配而观看的，请勿仅复制并粘贴此代码，也不要修改变量名称。 更重要的是，请勿复制本文，否则结果可能会受到处罚。 此外，该项目的目标是构建并批判性地分析一些受监督的机器学习算法。 因此，在此存储库中，我只是尝试实现多个模型以比较它们的性能。 不能保证这些模型是最好的。 在本课程中，将进行有关该项目的课堂内Kaggle竞赛。 我的最终结果是 Public Leaderboard: 28 / 306 (9%) Private Leaderboard: 80 / 306 (26%) 该排行榜是使用大约30％的测试数据计算得出的。 最终结果将基于其他70％，因此最终排名可能会有所不同。 音乐流派分类规范 该项目的目的是建立并严格分析一些监督的机器学习算法，以便根据歌曲的音频，元数据和文本特征自动识别歌曲的类型。 该项目旨在通
music genre classification
helen_PhDing的专栏
07-15 799
Some modifications should be done to achieve better performance than the previous one：======================================================
使用GitCode上的MusicGenreClassification项目：音乐类型识别的深度学习实践
gitblog_00027的博客
04-16 574
使用GitCode上的MusicGenreClassification项目：音乐类型识别的深度学习实践 在大数据和人工智能的今天，音乐领域的创新也正受到科技的推动。GitCode上有一个名为MusicGenreClassification的开源项目，它展示了如何使用深度学习技术自动识别音乐流派，为音乐爱好者、研究人员和开发者提供了新的工具和灵感。 项目简介 MusicGenreClassifica...
“Multilingual” Deep Neural Network for Music Genre Classification
02-11
“Multilingual” Deep Neural Network for Music Genre Classification
精选资源
matlab精度检验代码-Music-Genre-Classification:6种类型的音乐流派分类，准确率高达85％
05-22
https://github.com/DAKSHSEMWAL/Music-Genre-Classification.git pip install -r requirements.txt python manage.py migrate python manage.py runserver 应用程序将在localhost:8000上运行 音乐体裁分类器应用 ...
精选资源
Music-Genre-Classification-using-lyrics:训练分类器以根据歌词预测歌曲的类型
05-15
音乐体裁分类用歌词 抽象的 该项目旨在建立一个可以根据歌词来识别歌曲类型的系统。 我们确定了建立特定歌曲风格的一组功能。 我们策划一组带有ve标签的歌曲-摇滚，嘻哈，爵士，乡村和流行。 然后，我们设计了三种将...
MusicClassification
04-16
音乐分类 话题： 音乐分类 主题原因： 音乐很酷。 对于音乐和视觉效果，有不同的文件进行分类，让机器根据不同的数据集训练模型，并创建可视化的数据交互方式，这将非常有趣。 数据说明： 数据来自G.Tzanetakis和P.Cook在论文“音频信号的音乐流派分类”中使用的GTZAN流派集合。 它包含.wav音频文件，Mel Spectrogram图像（.png文件）和两个.csv文件，它们描述了歌曲的各种功能。 有超过一千首歌曲样本。 我们希望回答的问题： 鉴于数据的多样性，我们将比较音乐分类的方法。 第一种方法是通过机器学习模型运行音频文件并将其分组。 方法2将基于图像文件进行分组，而方法3将使用.CSV文件中的数据。
音乐流派分类器：开启智能音乐识别新时代
最新发布
gitblog_00570的博客
09-15 1345
音乐流派分类器：开启智能音乐识别新时代 项目介绍 在数字音乐时代，音乐流派的分类对于音乐信息检索（MIR）应用至关重要。然而，音乐流派并没有严格的定义和界限，它们是由公众、市场营销、历史和文化因素复杂交互形成的。为了解决这一挑战，我们推出了Music Genre Classifier项目，这是一个基于Django框架的Web应用程序，能够将音乐文件智能分类到不同的流派中。 项目技术分析 技术栈 ...
genre-classification:使用CNN进行音乐流派分类
05-16
音乐流派分类 使用1D和2D卷积神经网络比较使用频谱图输入和原始音频输入的音乐流派分类。 在此实验中，仅使用每个音频的前20秒。 每个音频样本被分为2秒音频的10个部分。 先决条件 - Python 2 - Numpy - Matplotlib - Scikit-learn - Scikit-plot - Keras - Tensorflow - Kapre - Librosa - ffmpeg 数据集 乔治·扎纳塔基斯（George Tzanetakis）设定的音乐流派数据。 数据集包含1000个音轨，每个音轨长30秒。 它包含10个流派，每个流派由100首曲目代表。 结果（10个纪元） 混淆矩阵 ROC曲线 测试精度 带一维CNN的原始音频输入 0.31 一维CNN的频谱图输入 0.7372 二维CNN的频谱图输入 0.686 参考： Dieleman，Sander和B
Music-Genre-Classification-using-CNN-
04-04
使用CNN的音乐流派分类
Music-Classification:Matlab工具使用MFCC和K最近邻居算法将音乐分为4种类型。 输入是具有.mp3 .wav扩展名的音频文件
05-21
音乐分类 Matlab工具使用MFCC和K最近邻居算法将音乐分为4种类型。 输入是带有.mp3 / .wav扩展名的音频文件。 ＃＃问题陈述 通过使用监督学习的概念将音频信号分类为不同的预定义流派。 背景技术虽然音乐令人愉悦，但如今互联网上提供的大量内容使音乐的分类成为必然的任务。 音乐以无限的形式出现。 也称为流派。 尽管音乐涵盖了如此广泛的类别，但是某些特征是所有人共有的，而与节奏，艺术家，乐谱等无关。因此，基于特征提取技术，可以将使用的音乐缩减为一组数据点。 ## Dataset在我们之前的摘要中，我们详细介绍了三个不同的数据集，这些数据集都适合我们的机器学习问题。 在这些数据集中，考虑到数据集的大小以及数据集中可用的音频文件的类型后，我们使用GTZAN流派集合作为我们的训练数据集。 我们仅使用现有数据集是因为其具有标准化的性质。 由于问题的性质，创建我们自己的数据集是一项艰巨的
music-genre-classifier
03-19
使用fastai构建基于歌词的流派分类器 在这个项目中，我建立了一个神经网络，根据歌曲的歌词将歌曲分为三种类型之一。歌词是通过lyricsgenius软件包获得的，并且该模型是使用功能强大的fastai库构建的。 也可以在我的上找到描述该项目的帖子。
music_genre_classifier:给定一个MP3文件，我们尝试预测其类型
05-14
music_genre_classifier 给定输入的.mp3文件，程序将输出其流派。 特征 我们选择了以下功能来描述歌曲： MFCC 速度 规模 要提取特征python feature_extractor.py /path/to/1.mp3 /path/to/2.mp3 ... 清理数据python data)cleaner.py data.csv
音乐风格分类：基于LSTM的探索之旅
gitblog_00369的博客
08-28 513
音乐风格分类：基于LSTM的探索之旅 在浩瀚的音乐世界里，每一种音乐风格都是独特的声音画作。今天，我们将目光聚焦于一个引人注目的开源项目——《Music Genre Classification with LSTMs》。这个项目利用先进的深度学习技术，为您揭开音乐风格识别的神秘面纱。 项目介绍 《Music Genre Classification with LSTMs》是一个旨在将音乐文件依据流...
LSTM音乐流派分类项目指南
gitblog_00630的博客
08-24 1060
LSTM音乐流派分类项目指南 本指南旨在帮助开发者快速理解和上手ruohoruotsi/LSTM-Music-Genre-Classification这一开源项目。我们将通过解读其目录结构、启动文件以及配置文件来展开讲解。 1. 项目目录结构及介绍 此项目基于LSTM（长短时记忆网络）实现音乐流派的分类，其目录结构设计紧凑，便于理解和维护： . ├── data ...
音乐怎么导入mp3_用keras打造一个音乐分类模型
weixin_35740545的博客
12-18 577
最近有一个新的任务，音乐分类——给到一首MP3，把它分到正确的类别。在github上找啊找，找到3个有可能实现的方法。1.MSD dataset (Million Song Dataset)参考1：https://github.com/mlachmish/MusicGenreClassification参考2：http://millionsongdataset.com/pages/code/第一个...
转：Python处理音频信号实战 : 手把手教你实现音乐流派分类和特征提取
落地生根
03-05 8977
参考链接： https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-11-25 1986年出版的《音乐心理学》一书中说到“人类和音乐遵循共同的规律”。研究发现，人类大脑的生理信号具有带直线区域的线性规律，在生理上具有普遍性，产生公式：S（f） 1 / f ɑ。二十世纪八十年代，有专家研究巴赫《第一勃兰登堡协奏曲》的音乐信号时发现，音乐信号的功率谱与人类大脑生理信号的...
music genre classification on gtzan dataset using wav2vec2
01-17
音乐流派分类是一个重要的音乐信息处理任务，它可以帮助人们更好地了解和分类不同类型的音乐。GTZAN数据集是一个经典的音乐数据集，它包含不同流派的音乐文件。Wav2vec2是Facebook AI推出的一种基于自监督学习的语音...
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