音乐识别

音乐流派识别是一项自然而然的任务，随着数据集的扩展，机器学习方法在这一领域展示出色的表现。介绍了使用三种机器学习方法（朴素贝叶斯、线性判别分析和分类与回归树）进行音乐流派分类的玩具模型。通过分析频谱图，将频域数据转换为时域表示，以实现更准确的音乐分类。

该系统使用数据库储存歌曲片段，每个片段时长约 20 秒。用户可通过聆听片段识别歌曲名称。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

这个压缩包包含了使用matlab合成《lemon》和《起风了》的代码。在哔哩哔哩上有相关视频教程。打开matlab后，运行lemon.m可以合成《lemon》，运行qifengle.m可以合成《起风了》。合成效果非常逼真，适合用来学习和研究。

基于Qt框架，利用Linux系统，我开发了一个集音乐播放和图片展示功能于一体的相册应用程序。

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

MATLAB程序读取音乐数据，经过处理后播放音乐。

Matlab在音乐领域的算法应用正逐步显现其重要性。随着数字技术的进步，Matlab不仅仅是一个工具，更是音乐研究和创新的关键支持者。

该平台采用 Asp.net 技术构建，前端以 Html5、css3 和 jQuery 为核心，后端则通过与 Sql server 数据库的交互获取数据，最终将内容呈现于用户界面。

音乐会和音乐节门票的定价涉及到多个因素，如艺术家的表演特征和市场需求。美国的音乐票务市场被估计为50亿美元，因此，有效的定价策略对于最大化票务收益至关重要。本项目利用SeatGeek API和Spotify API分析了超过30,000场音乐会的数据，以预测票价转售价格。