GTZAN音乐流派分类系统完全指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/gtzan.keras GTZAN音乐流派分类系统是一个基于TensorFlow 2.0和Keras API开发的深度学习项目，专门用于对音乐音频进行流派识别。该系统采用卷积神经网络技术，能够精准识别10种不同的音乐流派，为音频智能分析提供了强大的技术支撑。
项目概述
该项目对比了两种主要的音乐分类方法：传统机器学习方法和深度学习方法。传统方法通过提取音频特征后使用SVM等分类器进行分类，而深度学习方法则直接在梅尔谱图上使用卷积神经网络进行端到端学习。
系统支持识别以下10种音乐流派：
- 金属（metal）
- 迪斯科（disco）
- 古典（classical）
- 嘻哈（hiphop）
- 爵士（jazz）
- 乡村（country）
- 流行（pop）
- 蓝调（blues）
- 雷鬼（reggae）
- 摇滚（rock）
环境配置
在开始使用之前，需要安装以下依赖包：
pip install librosa==0.7.1 matplotlib==3.1.2 numpy==1.16.5 pandas==0.25.1 scikit-learn==0.22.1 scipy==1.3.1 lightgbm==2.3.1 tensorflow==2.0.1 wheel==0.33.6
项目快速启动
首先克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/gtzan.keras
cd gtzan.keras
模型性能对比
经过严格的测试验证，各模型在GTZAN数据集上的表现如下：
传统机器学习方法
| 模型 | 准确率 |
|---|---|
| 决策树 | 0.5160 |
| 随机森林 | 0.6760 |
| 弹性网络 | 0.6880 |
| 逻辑回归 | 0.7640 |
| SVM（RBF核） | 0.7880 |
深度学习方法
| 模型 | 准确率 |
|---|---|
| CNN 2D | 0.832 |
从结果可以看出，基于卷积神经网络的深度学习方法在音乐流派分类任务上表现更为出色。
使用方法
系统提供了命令行工具来方便用户进行音乐分类：
cd src/
python app.py -t MODEL_TYPE -m ../models/PATH_TO_MODEL -s PATH_TO_SONG
其中MODEL_TYPE参数可选：
ml：传统机器学习方法dl：深度学习方法
使用示例
python app.py -t dl -m ../models/custom_cnn_2d.h5 -s ../data/samples/iza_meu_talisma.mp3
运行结果将显示：
../data/samples/iza_meu_talisma.mp3 is a pop song
most likely genres are: [('pop', 0.43), ('hiphop', 0.39), ('country', 0.08)]
项目结构
项目的核心文件组织如下：
├── data/
│ ├── assets/ # 可视化图表
│ └── samples/ # 测试音频样本
├── models/ # 预训练模型
├── nbs/ # Jupyter笔记本
├── src/ # 源代码
│ ├── app.py # 主应用程序
│ └── gtzan/
│ ├── data/ # 数据处理模块
│ └── utils/ # 工具函数
核心功能模块
数据处理模块
系统提供了完善的数据预处理功能：
- 音频文件读取和格式转换
- 梅尔谱图生成
- 特征提取和标准化
- 数据集划分和增强
模型管理
项目包含两个预训练模型：
custom_cnn_2d.h5：基于CNN的深度学习模型pipe_svm.joblib：基于SVM的传统机器学习模型
预测引擎
系统采用多数投票机制来处理长音频文件，将音频分割为多个时间窗口，分别进行预测后综合得出最终结果。
技术特点
- 多方法对比：同时支持传统机器学习和深度学习两种方法
- 端到端流程：从原始音频到最终分类结果的完整处理链路
- 高性能表现：CNN模型达到83.2%的准确率
- 易于使用：提供简洁的命令行接口
- 可扩展性：模块化设计便于功能扩展和模型改进
应用场景
该音乐流派分类系统可广泛应用于：
- 音乐流媒体平台的智能推荐
- 音频内容管理系统
- 音乐制作和DJ软件
- 音乐教育和研究
- 音频版权管理
通过这套完整的解决方案，开发者可以快速构建基于深度学习的音乐智能分析应用，为音频处理领域带来创新的技术突破。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
