【亲测免费】 FMA 音乐分析数据集安装和配置指南

FMA 音乐分析数据集安装和配置指南

【免费下载链接】fma 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fm/fma

1. 项目基础介绍和主要编程语言

FMA（Free Music Archive）是一个用于音乐分析的开源数据集，旨在为音乐信息检索（MIR）领域的研究提供丰富的音频数据和元数据。该项目主要使用Python编程语言进行开发和维护，适合用于音乐分类、标签识别等任务的研究和实验。

2. 项目使用的关键技术和框架

FMA项目主要使用了以下关键技术和框架：

• Python：作为主要的编程语言，用于数据处理、特征提取和模型训练。
• Librosa：一个用于音乐和音频分析的Python库，用于提取音频特征。
• Pandas：用于数据处理和分析的Python库，用于处理和分析音乐元数据。
• Jupyter Notebook：用于交互式数据分析和模型开发的工具。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

3.1 准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统已经安装了以下软件和工具：

• Python 3.6 或更高版本
• Git：用于克隆项目代码库
• FFmpeg：用于音频处理（可选，但推荐安装）
• Graphviz：用于可视化（可选，但推荐安装）

3.2 安装步骤

3.2.1 克隆项目代码库

首先，使用Git克隆FMA项目的代码库到本地：

git clone https://github.com/mdeff/fma.git
cd fma

3.2.2 创建Python环境

建议使用虚拟环境来隔离项目的依赖项。您可以使用conda、pyenv或pipenv来创建和管理Python环境。以下是使用conda的示例：

conda create -n fma python=3.6
conda activate fma

3.2.3 安装依赖项

在激活虚拟环境后，安装项目所需的依赖项：

pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install numpy==1.12.1  # 解决resampy的安装问题
pip install -r requirements.txt

注意：如果需要使用GPU进行深度学习模型的训练，请确保安装了CUDA，并按照TensorFlow的官方指南进行配置。

3.2.4 下载数据集

FMA项目提供了多个数据集，您可以根据需要下载相应的数据集。以下是下载fma_small数据集的示例：

cd data
curl -O https://os.unil.cloud.switch.ch/fma/fma_small.zip
echo "ade154f733639d52e35e32f5593efe5be76c6d70 fma_small.zip" | sha1sum -c -
unzip fma_small.zip
cd ..

3.2.5 配置环境变量

在项目根目录下创建一个.env文件，并添加以下内容：

AUDIO_DIR=./data/fma_small/
FMA_KEY=MYKEY  # 仅在需要查询freemusicarchive.org API时使用

3.2.6 启动Jupyter Notebook

最后，启动Jupyter Notebook以开始使用FMA数据集进行分析和模型开发：

jupyter notebook

在Jupyter Notebook中，您可以打开usage.ipynb文件，按照其中的示例代码加载数据集并进行分析。

4. 总结

通过以上步骤，您已经成功安装并配置了FMA音乐分析数据集。现在，您可以使用Python和相关工具进行音乐信息检索和分析任务的研究和实验。

【免费下载链接】fma 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fm/fma