MusicNN项目教程

MusicNN项目教程

musicnn Pronounced as "musician", musicnn is a set of pre-trained deep convolutional neural networks for music audio tagging. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/musicnn

1. 项目目录结构及介绍

MusicNN项目的目录结构如下：

musicnn/
├── audio/                       # 存放音频文件的目录
├── images/                      # 存放图像文件的目录
├── musicnn/                     # 包含musicnn模块的目录
│   ├── __init__.py              # musicnn模块的初始化文件
│   ├── tagger.py                # 标签预测相关代码
│   ├── extractor.py             # 提取特征相关代码
│   └── ...                      # 其他模块文件
├── .gitignore                   # 指定git忽略的文件
├── DOCUMENTATION.md             # 项目文档
├── FAQs.md                      # 常见问题解答
├── LICENSE.md                   # 项目许可证信息
├── MANIFEST.in                  # 打包项目时包含的文件列表
├── README.md                    # 项目简介和说明
├── musicnn_example.ipynb        # musicnn使用示例的Jupyter笔记本
├── tagging_example.ipynb        # 标签预测示例的Jupyter笔记本
├── vgg_example.ipynb            # VGG模型示例的Jupyter笔记本
├── setup.py                     # 项目安装脚本
└── ...                          # 其他相关文件

• audio/：存放用于演示和测试的音频文件。
• images/：存放与项目相关的图像文件，如示例图片等。
• musicnn/：项目的主要模块，包含实现音乐音频标签预测的代码。
• .gitignore：定义了在版本控制中应该忽略的文件和目录。
• DOCUMENTATION.md：项目的详细文档，介绍了如何使用MusicNN。
• FAQs.md：列出了一些常见问题及其答案。
• LICENSE.md：项目的许可证信息，通常是ISC许可证。
• MANIFEST.in：用于定义在打包分发时应该包含哪些文件。
• README.md：项目的主页，包含项目的基本信息和如何开始使用。
• musicnn_example.ipynb、tagging_example.ipynb、vgg_example.ipynb：Jupyter笔记本，提供了如何使用MusicNN的示例。
• setup.py：用于安装MusicNN的Python脚本。

2. 项目的启动文件介绍

在MusicNN项目中，启动文件主要是setup.py。该文件用于安装MusicNN包及其依赖项。以下是setup.py的基本内容：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='musicnn',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        # 列出项目依赖的Python包
    ],
    # 其他元数据和配置
)

通过运行以下命令，可以安装MusicNN：

python setup.py install

3. 项目的配置文件介绍

MusicNN项目中没有特定的配置文件。配置主要是通过代码中的参数进行管理。例如，在使用标签预测功能时，可以通过以下方式配置模型、预测数量等参数：

from musicnn.tagger import top_tags

# 预测音频文件的前10个标签
top_tags(
    './audio/joram-moments_of_clarity-08-solipsism-59-88.mp3',
    model='MTT_musicnn',
    topN=10
)

在这个例子中，model参数指定了要使用的模型，topN参数指定了要预测的标签数量。项目的配置主要通过函数调用的参数进行，而不是通过独立的配置文件。

musicnn Pronounced as "musician", musicnn is a set of pre-trained deep convolutional neural networks for music audio tagging. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/musicnn