MusicMood：基于歌词情感分析的音乐推荐系统

MusicMood：基于歌词情感分析的音乐推荐系统

musicmood A machine learning approach to classify songs by mood. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/musicmood

项目介绍

MusicMood 是一个基于机器学习技术的音乐情感分类系统，旨在通过分析歌曲歌词来识别并推荐“快乐”的歌曲。这个项目不仅适用于个人在阴雨周末提升心情，还可以在医院、诊所或公共场所如餐厅中，通过播放快乐的音乐来传播积极的情绪。

项目技术分析

数据集

• 数据来源：项目使用了来自 Million Song Dataset 的 10,000 首歌曲子集。
• 歌词获取：歌词通过自动从 LyricWikia 下载，并过滤掉无法获取歌词的歌曲。
• 语言过滤：应用了英语语言过滤器，移除了所有非英语歌曲。
• 数据分割：最终数据集被随机分为 1000 首歌曲的训练集和 200 首歌曲的验证集。

模型训练

• 初始模型：通过 初始模型训练 IPython notebook 进行训练。
• 更新模型：使用白名单技术对模型进行更新，详见 更新模型训练 IPython notebook。

结果分析

• ROC 曲线：展示了模型的分类性能，详见 ROC 曲线图。
• 性能表：详细列出了模型的各项性能指标，详见 性能表。

项目及技术应用场景

个人应用

• 心情调节：在心情低落时，通过 MusicMood 推荐系统找到能够提升情绪的歌曲。
• 休闲娱乐：在周末或闲暇时，通过系统推荐的音乐享受快乐的时光。

公共应用

• 医疗环境：在医院或诊所中，播放快乐的音乐有助于患者放松心情，促进康复。
• 商业场所：在餐厅、咖啡馆等公共场所，播放快乐的音乐可以提升顾客的用餐体验，增加顾客的满意度。

项目特点

精准的情感分类

• 基于歌词分析：通过分析歌词内容，精准识别歌曲的情感倾向。
• 机器学习模型：使用先进的机器学习技术，不断优化模型性能，提高分类准确率。

丰富的数据支持

• 大规模数据集：基于 Million Song Dataset 的 10,000 首歌曲子集，确保数据的多样性和代表性。
• 多维度分析：通过探索性数据分析（EDA），深入了解数据特征，优化模型训练。

灵活的应用场景

• 个性化推荐：根据用户的情感需求，推荐最适合的歌曲。
• 广泛的应用领域：不仅适用于个人，还可以广泛应用于医疗、商业等公共领域。

结语

MusicMood 不仅是一个技术项目，更是一个能够带来积极情感体验的音乐推荐系统。无论是在个人生活中，还是在公共环境中，MusicMood 都能通过精准的音乐推荐，为人们带来快乐和放松。如果你对音乐情感分析和推荐系统感兴趣，不妨深入了解并尝试使用这个开源项目，体验其带来的独特魅力。

musicmood A machine learning approach to classify songs by mood. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/musicmood