Python构建音乐分类器
利用Python强大的机器学习库，我们可以构建精准的音乐分类器。通过提取音频特征，并使用机器学习算法进行训练，可以实现对不同音乐类型进行自动分类。
步骤：
- 音频特征提取: 使用
librosa等库提取音频特征，例如MFCCs、节奏、音色等。 - 数据集准备: 收集不同类型的音乐样本，并将其标注为相应的类别。
- 模型选择: 选择合适的机器学习模型，例如支持向量机、决策树或神经网络。
- 模型训练: 使用准备好的数据集训练选择的机器学习模型。
- 分类器评估: 使用测试集评估分类器的性能，例如准确率、召回率等指标。
应用场景:
- 音乐推荐系统
- 音乐信息检索
- 音乐版权识别