11、基于OpenGL的音乐可视化3D图形创作

基于OpenGL的音乐可视化3D图形创作

1. 引言

在之前的基础上,我们已经掌握了在屏幕上绘制立方体并添加光照的方法。现在,我们将开启一个新的项目:创建一个能随音乐节奏舞动的3D模型。许多电脑音乐播放器都具备类似的声音可视化功能,为听众带来别样的视觉娱乐体验。

2. 音乐文件准备

由于本文主要聚焦于3D图形,为简化操作,我们仅使用WAV文件。若你的音乐收藏是MP3格式,需将其转换为WAV格式。

2.1 安装转换工具

使用 mpg123 命令行工具进行转换,首先需在LXTerminal中安装它:

sudo apt-get install mpg123

2.2 转换音乐文件

安装完成后,使用以下命令进行文件转换:

mpg123 -w output-filename.wav input-filename.mp3

若你没有合适的音乐,可从 http://freemusicarchive.org/ 合法下载。

3. 音乐播放与数据获取

3.1 播放音乐

使用PyGame混音器播放音乐,代码如下:


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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