前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >实例(2)——音乐文件特征工程的提取音乐便签分类

实例(2)——音乐文件特征工程的提取音乐便签分类

作者头像
DC童生
发布2018-06-13 15:45:09
8050
发布2018-06-13 15:45:09
举报
文章被收录于专栏:机器学习原理机器学习原理

前言:在很多音乐网站上都存在着音乐推荐这种功能,音乐文件的推荐列表可以使用专 门的推荐算法来产生,也可以使用音乐本身的标签来进行推荐;一般常规的音乐 所属标签标注是由工作人员进行的,所以在这个过程中,就会存在音乐标签和音 乐类型不匹配的情况,也就有可能最终导致推荐的效果不好的问题存在。所以说 保证音乐标签的准确性是一个保证推荐系统效果的前提。

  • 音乐便签分类

可以根据音乐的声音特性进行音乐类型的判断,从而可以得到音乐 的标签值。 音乐有频率,每个频率段里面包含很多个振幅,这些就是音乐本质的数据(可以从和弦理解), 首先通过傅里叶变幻把很多频率进行分开,如下图:

然后通过梅尔倒谱系数进行转换;

转换之后的结果如下:

进过上述转化之后,进行特征降维,训练模型就行了 代码实现见网址:https://github.com/dctongsheng/music_classify

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018.05.02 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档