音乐音频标记工具 musicnn 使用教程

音乐音频标记工具 musicnn 使用教程

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. 项目介绍

musicnn（发音为"musician"）是一套面向音乐音频标记的预训练深度卷积神经网络。它能够识别和分析音频文件，为音频打上相应的标签，如音乐风格、节奏、乐器等。musicnn 包含了多个预训练模型，并且提供了易于使用的API接口。

2. 项目快速启动

首先，确保你的系统中已安装了 Python。接下来，可以通过以下步骤快速安装并使用 musicnn。

安装

使用 pip 命令安装 musicnn：

pip install musicnn

如果你想获取更大型的模型和全部文档（包括 Jupyter 笔记本），可以克隆项目仓库并从源代码安装：

git clone https://github.com/jordipons/musicnn.git
cd musicnn
python setup.py install

基础使用

安装完成后，你可以使用以下代码来预测音频文件的标签：

from musicnn.tagger import top_tags

# 预测音频文件的标签
tags = top_tags(
    './audio/your-music-file.mp3',
    model='MTT_musicnn',
    topN=10
)

print(tags)

在命令行中，也可以打印或保存音频文件的标签：

python -m musicnn.tagger your-music-file.mp3 --print
python -m musicnn.tagger your-music-file.mp3 --model 'MSD_musicnn' --topN 3 --length 3 --overlap 1.5 --print --save out.tags

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

musicnn 可以用于多种场景，例如音乐库管理、音乐推荐系统或者音乐风格分析。以下是一个简单的使用案例：

from musicnn.tagger import top_tags

# 对音乐文件进行标签预测
song_path = './audio/some_song.mp3'
predicted_tags = top_tags(song_path, model='MTT_musicnn', topN=5)
print(f"预测标签：{predicted_tags}")

# 根据预测标签进行后续操作，例如分类或推荐

最佳实践

• 在使用musicnn之前，确保音频文件格式正确，通常为mp3、wav等常见格式。
• 根据需要选择合适的预训练模型。不同的模型可能在不同的任务上有更好的表现。
• 在处理大量数据时，可以使用批处理来提高效率。

4. 典型生态项目

musicnn 作为音乐音频处理工具，可以与许多其他开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• audio_recognition: 用于音频识别和分类的开源库。
• librosa: 提供了大量用于音频处理的Python库。
• pydub: 简化音频文件处理的Python库。

通过将这些项目与musicnn结合，可以构建更加复杂和强大的音频处理工作流。

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