Librosa简介 Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。...) (1.26.7) import numpy as np import pandas as pd import os import IPython.display as ipd 加载音频文件 import...这个特征已在语音识别和音乐信息检索领域得到广泛使用，是分类敲击声的关键特征。为真时为1，否则为0。在一些应用场景下，只统计“正向”或“负向”的变化，而不是所有的方向。...chromagram = librosa.feature.chroma_stft(x, sr=sr, hop_length=512) plt.figure(figsize=(15, 5)) librosa.display.specshow...at 0x24f4cc9db70> 间距和幅度 音高是声音的感知属性，在与频率相关的尺度上排序，或者更常见的是，音高是可以判断声音在与音乐旋律相关的意义上“更高”和“更低”的质量。
这对于自动音乐标记、推荐系统和个性化播放列表创建等任务至关重要 代码示例：(python) # 假设我们有一个音频文件，需要分析其结构 import librosa import numpy...as np # 加载音频文件 audio_path = 'path_to_audio_file.wav' y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None...) # 提取音频特征（例如，MFCC、色谱图等） mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13) chromagram = librosa.feature.chroma_stft...代码示例：简化的音频指纹生成和匹配 # 假设我们有两个音频文件，需要比较它们的相似性 import numpy as np import librosa from scipy.spatial.distance...return fingerprint # 生成两个音频文件的指纹 fingerprint1 = generate_fingerprint('audio_file1.wav') fingerprint2
Million Song Dataset (MSD) MSD是一个包含100万首歌的元数据和音频特征的数据集。虽然它不包含实际的音频文件，但可以与其他数据集结合使用。...FMA: Free Music Archive FMA数据集是一个开源的音乐数据集，包含各种流派的音频文件和元数据。 获取方式： 访问 FMA 项目的GitHub页面，下载和使用数据集。 5....MusDB18 MusDB18是一个用于音乐源分离的数据集，包含150首多轨音乐文件。 获取方式： 访问 MusDB18 网站，按照指示下载数据集。...示例：使用LibROSA加载和处理音频数据 下面是一个使用Python和LibROSA库加载和处理音频数据的示例： import librosa import numpy as np # 加载音频文件...、音乐生成等多种研究和应用。
应用方向 音频可视化：如根据音频的节拍变换切换视频场景 游戏方向：如节奏大师、beatmaps 音乐风格化：如QQ音乐的超嗨DJ 3....节拍检测算法 如开源的librosa采用节拍检测算法librosa.beat.beat_track，是基于动态规划算法实现的，其参考文献是：Ellis, Daniel PW....这块主要涉及到的方法有：时域分析，计算能量函数，通过计算波形文件的能量累积，找到突变点。但是多声部曲子因为有多个乐器演奏很难通过能量函数突变来找到起始点。...Librosa所采用的方法在tempo基本稳定时表现较好，否则，表现比较差。...；在歌曲的播放过程中，先对原始歌曲进行变速处理，再通过设定的模板以及歌曲beat信息实时生成需要进行混音的各Loop音轨数据，然后通过一定的调制方式将生成的音轨数据与原始数据进行混合；最后针对混合的数据进行全局调制得到最后输出的电音歌曲
1、提取背景音乐和修改音量 先从抖音上下载视频文件，然后利用 moviepy 依赖库提取到背景音乐。...，需要对背景音乐的音量进行调整。.../source/source.wav" # 加载背景音乐 y, sr = librosa.load(source) # 修改 librosa.effects.pitch_shift(y, sr, n_steps...=6) y = shrinkstep(10, y, sr) # 生成新的背景音乐文件 outputpath = "....，如果使用 AE 制作动画视频，最后的视频文件会非常大，使用 ffmpeg 依赖库可以快速进行转码和压缩文件。
就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。传统上音频分类一直使用谱图分析和隐马尔可夫模型等方法，这些方法已被证明是有效的，但也有其局限性。...数据集介绍 GTZAN 数据集是在音乐流派识别 (MGR) 研究中最常用的公共数据集。...这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。 这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。...加载数据集 我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。 mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。 梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。
推荐系统 目前音乐推荐的应用很多，但很少是基于MIR技术实现的，现在主流技术是通过人工标记或者用户的评论以及收听历史等简介数据进行分类判断，进而实现推荐，但事实上不同音乐本身的相似性是很多的 2....轨道分离及乐器识别 实现音乐的轨道分离，以及从音乐中识别出是何种乐器在演奏 3. 自动录音 根据音乐自动转换成MIDI文件或者乐谱 4....音乐分类 根据音乐的产地、艺术家身份、音乐节奏等特征，借助机器学习方法进行5. 音乐分类 6....自动生成音乐 利用数据库训练模式，让机器自主创造音乐 * [参考维基百科] librosa 核心代码【* 参考librosa官方文档*] 3.1 音频信号提取 load（path[,sr,mono,...offset,duration,…]):读取音频文件为时间序列的数据 to_mono(y):转化为单声道 resample（y,orig_sr,target_sr[,res_type,…])
来源：Deephub Imba原文：从视频到音频：使用VIT进行音频分类就机器学习而言，音频本身是一个有广泛应用的完整的领域，包括语音识别、音乐分类和声音事件检测等等。...01 数据集介绍GTZAN 数据集是在音乐流派识别 (MGR) 研究中最常用的公共数据集。...这些文件是在 2000-2001 年从各种来源收集的，包括个人 CD、收音机、麦克风录音，代表各种录音条件下的声音。这个数据集由子文件夹组成，每个子文件夹是一种类型。...02 加载数据集我们将加载每个.wav文件，并通过librosa库生成相应的Mel谱图。mel谱图是声音信号的频谱内容的一种可视化表示，它的垂直轴表示mel尺度上的频率，水平轴表示时间。...它是音频信号处理中常用的一种表示形式，特别是在音乐信息检索领域。梅尔音阶(Mel scale，英语：mel scale)是一个考虑到人类音高感知的音阶。
它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 ? TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。...：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。 ?...它正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。 /* LibROSA */ LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python库。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。 ?...单击此链接(https://librosa.github.io/librosa/install.html)以查看安装详细信息。
它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。...：解释任何分类器的预测“，这个模型解释器可用于生成任何分类算法的解释器。...它正在成为深度学习中的一种流行功能，所以要留意这一点。 /* LibROSA */ LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python库。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。...单击此链接(https://librosa.github.io/librosa/install.html)以查看安装详细信息。
音乐特征表示：元数据特征：对类别型特征（如风格、艺术家）进行One-Hot编码或Embedding。音频特征提取：使用LibROSA库从音频文件中提取MFCC、Chroma、Mel频谱等。...3.1 训练数据准备训练数据是模型学习用户兴趣的基础，如何构造高质量的训练样本尤为重要。3.1.1 生成正负样本推荐系统的目标是预测用户对音乐的偏好，因此需要构造包含正负样本的二分类训练数据。...正样本：用户历史交互中出现的音乐（如播放过、收藏过）。负样本：用户未交互过的音乐（从音乐库中随机采样生成）。...生成训练数据，包括正负样本 :param user_item_pairs: 用户与音乐的交互对 :param num_items: 音乐库的总数 :param negative_ratio...系统部署与优化 6.1 模型部署在训练结束后，模型需要保存为文件以供部署使用，同时应确保模型的可扩展性和跨平台兼容性。保存模型：利用 PyTorch 提供的接口，将训练好的模型参数保存为二进制文件。
首先看看音频数据的实际样子。 音频数据的格式 虽然有多个 Python 库可以处理音频数据，但我们推荐使用 librosa。让我们加载一个 MP3 文件并绘制它的内容。...wav 文件，可以听到噪音几乎完全消失了。...在音乐中也被称为音高。在之前看到的谱图图中，基频(也称为f0)是图像中最低的亮水平条带。而在这个基本音之上的带状图案的重复称为谐波。 为了更好地说明确切意思，下面提取基频，并在谱图中画出它们。...但是如何将其用于特征工程呢？可以做的是计算这个 f0 的具体特征。...总结 在这篇文章中，首先看到了音频数据是什么样的，然后可以将其转换成哪些不同的形式，如何对其进行清理和探索，最后如何将其用于训练一些机器学习模型。如果您有任何问题，请随时发表评论。
有的时候，自己拍摄的一些视频，用一些免费的视频剪接软件，它会加水印，或者广告。 有的时候，没有素材，在网上下载一些素材，也会有水印，或者不喜欢它的背景音乐，可以自己弄出来。...安装 moviepy 命令行执行: pip install moviepy 1、提取背景音乐和修改音量 下载视频文件，利用 moviepy 依赖库就可以提取到背景音乐。...，需要对背景音乐的音量进行调整。.../source/source.wav" # 加载背景音乐 y, sr = librosa.load(source) # 修改 librosa.effects.pitch_shift(y, sr..., n_steps=6) y = shrinkstep(10, y, sr) # 生成新的背景音乐文件 outputpath = ".
首先看看音频数据的实际样子。 音频数据的格式 虽然有多个 Python 库可以处理音频数据，但我们推荐使用 librosa。让我们加载一个 MP3 文件并绘制它的内容。...wav 文件，可以听到噪音几乎完全消失了。...基频 基频是周期声音出现时的最低频率。在音乐中也被称为音高。在之前看到的谱图图中，基频(也称为f0)是图像中最低的亮水平条带。而在这个基本音之上的带状图案的重复称为谐波。...但是如何将其用于特征工程呢？可以做的是计算这个 f0 的具体特征。...总结 在这篇文章中，首先看到了音频数据是什么样的，然后可以将其转换成哪些不同的形式，如何对其进行清理和探索，最后如何将其用于训练一些机器学习模型。如果您有任何问题，请随时发表评论。
我们训练的数据就是通过librosa把音频生成梅尔频谱的数据，但是生成梅尔频谱的数据时间比较长，如果过是边训练边生成，这样会严重影响训练的速度，所以最后是在训练前，我们把所有的训练数据都转换成梅尔频谱并存储在二进制文件中...，这样不仅省去了生成梅尔频谱的时间，还能缩短读取文件的时间。...，下一步开始把这些音频生成梅尔频谱的二进制文件。...生成的二进制文件有三个，.data是存放梅尔频谱数据的，全部的数据都存放在这个文件中，.header存放每条数据的key，.label存放数据的标签值，通过这个key之后可以获取 .data中的数据和...编写一个ReadData类，用读取上一步生成的二进制文件，通过.header中的key和每条数据的偏移量，将.data的数据读取出来，并通过key来绑定data和label的对应关系。
根据上面的方法，我们创建Tensorflow训练数据，因为分类音频数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。...创建create_data.py用于生成TFRecord文件。...if __name__ == '__main__': crop_silence('dataset/audio') 然后需要生成数据列表，用于下一步的读取需要，audio_path为音频文件路径，...，就可开始生成TFRecord文件了。...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表，和生成TFRecord文件。
您需要提供的只是一个包含数据的CSV文件，一个用作输入的列的列表，以及一个用作输出的列的列表——Ludwig将完成剩下的工作。 KNIME：KNIME允许您使用拖放界面创建整个数据科学工作流程。...SimpleCV可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV——无需首先了解位深度、文件格式、色彩空间、缓冲区管理、特征值或矩阵与位图存储，这使计算机视觉变得简单。...Google Magenta：此库提供了用于处理源数据（主要是音乐和图像）的实用程序，使用此数据来训练机器学习模型，最后从这些模型生成新内容。...LibROSA：LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python包。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。当我们使用深度学习等语音到文本的应用程序时，它在音频信号预处理中被大量使用。...最后指出 正如上面的一组工具可以明显看出，当我们考虑数据科学和人工智能相关的项目时，开源是一条正确的道路。
=256) 生成数据列表 生成数据列表，用于下一步的读取需要，audio_path为音频文件路径，用户需要提前把音频数据集存放在dataset/audio目录下，每个文件夹存放一个类别的音频数据，每条音频数据长度在...Urbansound8K 是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研究的公共数据集，包含10个分类：空调声、汽车鸣笛声、儿童玩耍声、狗叫声、钻孔声、引擎空转声、枪声、手提钻、警笛声和街道音乐声。...以下是针对Urbansound8K生成数据列表的函数。如果读者想使用该数据集，请下载并解压到 dataset目录下，把生成数据列表代码改为以下代码。...，把裁剪后音频存放在音频名称命名的文件夹中。...最后把这些文件按照训练数据的要求创建数据列表和训练数据。
您需要提供的只是一个包含数据的CSV文件，一个用作输入的列的列表，以及一个用作输出的列的列表——Ludwig将完成剩下的工作。 KNIME：KNIME允许您使用拖放界面创建整个数据科学工作流程。...TensorFlow Lite：TensorFlow Lite是一组工具，可帮助开发人员在移动设备（Android和iOS），嵌入式和物联网设备上运行TensorFlow模型。...SimpleCV可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV——无需首先了解位深度、文件格式、色彩空间、缓冲区管理、特征值或矩阵与位图存储，这使计算机视觉变得简单。 ?...Google Magenta：此库提供了用于处理源数据（主要是音乐和图像）的实用程序，使用此数据来训练机器学习模型，最后从这些模型生成新内容。...LibROSA：LibROSA是一个用于音乐和音频分析的Python包。它提供了创建音乐信息检索系统所需的构建块。当我们使用深度学习等语音到文本的应用程序时，它在音频信号预处理中被大量使用。
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