黄家驹 ----无悔这一生

无悔这一生。。。有感触

 

人生 哪有几回搏。。

 

能冲一次,多一次。。加油。

 

********************BEGIN*********************************

阳光历次消散别去
无理冲击我心绪
前景没法打算 怎么
谁会偷生远方里
每次记忆哭笑
将心意再变改
一分一秒
无意对一切话别
无意却远走他 方
没有泪光风里劲闯
怀着心中新希望
能冲一次
多一次
不 息自强
没有泪光风里劲闯
重植根于小岛岸
如天可变风可 转
不息自强
这方向
无奈静听不舍心声
和我偏偏正呼应
前方或会一生奔波
无悔 这一生经过
纵有冷风飘过
将心绪再痛逼
紧守不变
无意对一切话 别
无意再远走他方
没有泪光风里劲闯
怀着 心中新希望
能冲一次
多一次
不息自强
没有泪光风里劲闯
重植根于小岛岸
如天可 变风可转
不息自强
没有泪光风里劲闯
怀着 心中新希望
能冲一次
多一次
不息自强
没有泪光风里劲闯
重植根于小岛岸
如天可 变风可转
不息自强
这方向
*********************END**************************
### 黄家驹歌曲与IT实现的结合方式 音乐处理与IT实现可以通过多种编程语言和技术来完成。以下是一些常见的方法和工具,可以将黄家驹的歌曲融入到代码或IT实现中。 #### 1. 音乐生成与合成 使用Python中的`pydub`库或`music21`库可以对音频文件进行编辑、合成或生成新的音乐片段[^2]。例如,通过分析《光辉岁月》的音符序列,可以将其转换为MIDI格式,并用代码生成类似风格的旋律。 ```python from music21 import converter, instrument, note, chord, stream # 加载 MIDI 文件 score = converter.parse("beyond.mid") # 提取旋律部分 melody = score.parts[0] # 输出音符信息 for element in melody.flat.notes: if isinstance(element, note.Note): print(f"Note: {element.pitch}, Duration: {element.duration.quarterLength}") elif isinstance(element, chord.Chord): print(f"Chord: {element.pitches}, Duration: {element.duration.quarterLength}") ``` #### 2. 音频特征提取 利用`librosa`库可以从音频文件中提取特征,如节奏、音高和频谱图。这些特征可用于分析黄家驹歌曲的情感或风格[^3]。 ```python import librosa import matplotlib.pyplot as plt # 加载音频文件 audio_path = "guanghui.mp3" y, sr = librosa.load(audio_path) # 提取节奏特征 tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) # 绘制节奏图 plt.figure(figsize=(10, 4)) times = librosa.frames_to_time(beat_frames, sr=sr) plt.plot(times, tempo * np.ones_like(times), label='Estimated Tempo') plt.legend() plt.show() ``` #### 3. 歌词情感分析 通过自然语言处理(NLP)技术,可以分析歌词的情感倾向。例如,使用`TextBlob`或`VADER`等工具分析《光辉岁月》歌词中的情感词汇[^4]。 ```python from textblob import TextBlob # 输入歌词文本 lyrics = """ 今天只有残留的躯壳 迎接光辉岁月 风雨中抱紧自由 一生经过彷徨的挣扎 """ # 分析情感 blob = TextBlob(lyrics) sentiment = blob.sentiment print(f"Polarity: {sentiment.polarity}, Subjectivity: {sentiment.subjectivity}") ``` #### 4. 音乐推荐系统 基于用户对黄家驹歌曲的偏好,可以构建一个简单的音乐推荐系统。通过协同过滤或内容基础推荐算法,为用户提供相似风格的歌曲推荐[^5]。 ```python import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 构建歌曲特征矩阵 songs = pd.DataFrame({ "song": ["再见理想", "光辉岁月", "海阔天空"], "feature": [[0.8, 0.6], [0.7, 0.9], [0.6, 0.8]] }) # 计算余弦相似度 similarity_matrix = cosine_similarity(songs["feature"].tolist()) # 打印相似度矩阵 print(pd.DataFrame(similarity_matrix, columns=songs["song"], index=songs["song"])) ``` ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值