毕业设计之python语音和背景音乐分离算法及系统文档(python完整源码+说明文档+演示视频)

1 项目介绍

本次是通过python技术来搭建一款软件,在该软件中以MP3形式上传音乐,系统会对音乐中的背景音以及人声进行有效的分离,本次的系统研究重点在主成分分解技术的运用,通过该分解技术能够有效增强人声分离的有效性,增强综合表现能力。

2、项目技术

项目后端框架:Java+ssm

项目前端框架:vue2,ssm

3、开发环境

后端:开发语言:python

框架:python,django

python版本:python3.6.8版本向上兼容

数据库:mysql5.7+

数据库工具:Navicat11+

开发软件:pycharm

前端:nodejs,vue,html

数据库:mysql

4章  系统实现

4.1基本任务

本次通过利用python语言下的django框架来实现一款对于音乐中的语音和背景音乐分离的系统。本次通过利用计算机编程语言来实现整个系统的功能框架搭建工作,通过利用数据库来实现数据的存储服务。整个系统的基本任务是在利用计算机编程技术结合神经网络算法来实现最终的功能实现。本次所开发的B/S程序主要的功能介绍展示如下:

4.2系统主要功能得实现

4.2.1系统登录界面的实现 

本次设计的系统登录界面,背景为动态的图片背景,登录的界面内容比较简洁,仅需要输入用户名和密码就可以实现有效的系统登录,其界面如下图:

图4.1 系统登录页面图

4.2.2 音频分离功能的实现

该功能是整个系统中最为主要的功能,该功能可以在文本框中选择音频,当选择了本地的音频后,系统会进行音频的上传操作,在上传之后可以通过点击开始分离来对上传的音频进行分离操作。在分离之后,会形成三个音频内容,分别为原始的音频,背景音乐的音频以及人声的音频,如下图所示:

图4.2音频分离界面

4.2.3个人信息查看界面的实现

在管理员的权限内通过点击以图标显示的菜单栏,可以实现个人信息的查看,当进入到个人信息中,可以看到个人的ID、用户名及角色信息等内容。具体的图片内容展示如下图所示:

图4.3个人信息查看界面

4.2.4用户管理界面的实现

在用户管理中,可以看到系统中的用户列表,在列表中能够查看到用户的姓名、手机号码以及该角色的创建时间。如下图所示

图4.4用户管理界面

ReadMe Release Version beta_1.0 index.py imageMatlab.py This is more or less a wrapper for Matplotlib imaging functions such that their behavior is equivalent, in terms of colormap, aspect and so forth, to the expected behavior of Matlab's functions. sepVocal.py This script can be used to execute the desired separation. See below for an example of use of this file. SIMM.py This script implements the actual algorithm for parameter estimation. It is mainly used by sepVocal.py. tracking.py The Viterbi decoding algorithm is implemented in this script. Requirements: These scripts have been tested with Python 2.7, The packages that are required to run the scripts are pydub,ffmepg, Numpy, Spicy, Matplotlib. One can respectively find the latest versions at the following addresses: http://pydub.com/ https://ffmpeg.org http://numpy.org/ http://scipy.org/ http://matplotlib.sourceforge.net/ Notes: Prefer recent versions of the above packages, in order to avoid compatibility issues, notably for Matplotlib. Note that this latter package is not necessary for the program to run, although you might want to watch a bit what is happening! Spicy should be version 0.8+, since we use its io.wavefile module to read the wave files. We once used the audio lab module, but it would seem that it is a bit more complicated to install (with the benefit that many more file formats are allowed). Usage: The easy way to use these scripts is to run the exec package of our release version: http://www.github.com/beata_1.0 for more develop: you can run the index.py on pycharm directly. note: the output files will create under you source wav file. ContactMe Email:xlzhang14@fudan.edu.cn
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