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基于Python的在线音乐推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，音乐作为人们日常生活中不可或缺的一部分，也逐渐成为了人们娱乐休闲的重要方式。
然而，随着音乐资源的爆炸式增长，用户在海量音乐中寻找自己喜爱的音乐变得越来越困难。
因此，设计一个高效的在线音乐推荐系统变得尤为重要。
二、在线音乐推荐系统的意义在线音乐推荐系统可以根据用户的历史行为、偏好和口味，为用户提供个性化、精准的音乐推荐服务。
通过分析用户的听歌记录、点赞行为、收藏列表等数据，系统可以为用户推荐他们可能感兴趣的音乐，从而提升用户体验，增加用户粘性。
三、推荐系统的工作原理推荐系统主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐两种方式。
基于内容的推荐是根据物品本身的属性和特征进行推荐，而协同过滤推荐则是根据用户历史行为和其他用户的行为数据进行推荐。
四、基于Python的在线音乐推荐系统设计与实现1. 数据收集在设计在线音乐推荐系统时，首先需要收集大量的音乐数据，包括歌曲信息、歌手信息、专辑信息等。
这些数据可以通过爬虫技术从各大音乐平台获取，并存储在数据库中。
2. 数据预处理在数据收集完成后，需要对数据进行清洗和预处理，包括去重、缺失值处理、数据格式转换等操作。
同时，还需要对数据进行特征提取和特征工程，以便后续模型训练和推荐计算。
3. 模型选择在设计在线音乐推荐系统时，可以选择不同的推荐算法来构建模型，如基于内容的推荐算法、协同过滤算法、深度学习算法等。
根据实际情况选择合适的模型进行训练和优化。
4. 模型训练通过使用Python中常用的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow等，可以对选定的模型进行训练和调参。
通过大量数据集的训练，使得模型能够更好地捕捉用户的兴趣和偏好。
5. 推荐计算在模型训练完成后，可以利用已有的用户行为数据进行推荐计算。
根据用户当前的状态和历史行为，系统可以实时生成个性化的音乐推荐列表，并呈现给用户。
6. 用户交互界面设计除了模型训练和推荐计算外，在线音乐推荐系统还需要一个友好直观的用户交互界面。
基于Python的音乐推荐系统设计与实现一、引言随着互联网的快速发展，音乐作为人们日常生活中不可或缺的一部分，也在不断地得到关注和发展。
为了更好地满足用户的需求，音乐推荐系统应运而生。
本文将介绍基于Python的音乐推荐系统的设计与实现，旨在帮助开发人员了解如何利用Python语言构建一个高效的音乐推荐系统。
二、音乐推荐系统概述音乐推荐系统是一种利用计算机技术和数学算法为用户提供个性化音乐推荐的系统。
通过分析用户的历史行为、偏好和兴趣，系统可以向用户推荐他们可能感兴趣的音乐内容，从而提升用户体验和增加用户粘性。
三、Python在音乐推荐系统中的应用Python作为一种简洁、易学、功能强大的编程语言，在音乐推荐系统的开发中具有诸多优势。
首先，Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，可以帮助开发人员快速构建数据处理和机器学习模型。
其次，Python语法简洁清晰，易于阅读和维护，适合快速原型开发和迭代优化。
因此，选择Python作为音乐推荐系统的开发语言是一个明智的选择。
四、音乐数据集获取与处理在构建音乐推荐系统之前，首先需要获取音乐数据集并进行处理。
常用的音乐数据集包括Million Song Dataset、Spotify Dataset等。
通过Python编程语言可以轻松地获取这些数据集，并进行数据清洗、特征提取等预处理工作。
五、协同过滤算法在音乐推荐系统中的应用协同过滤是一种常用的推荐算法，在音乐推荐系统中得到广泛应用。
基于用户行为数据和物品属性信息，协同过滤算法可以计算用户之间或物品之间的相似度，并据此进行个性化推荐。
通过Python实现协同过滤算法，可以为用户提供更加准确和个性化的音乐推荐服务。
六、基于内容过滤算法在音乐推荐系统中的应用除了协同过滤算法外，基于内容过滤算法也是一种常见的推荐算法。
该算法通过分析音乐内容特征（如歌手、风格、歌词等），为用户推荐与其历史喜好相似的音乐内容。
Python实现的音乐推荐算法研究及应用一、引言随着互联网的快速发展，音乐推荐系统在音乐服务平台中扮演着越来越重要的角色。
用户可以通过音乐推荐系统发现新的音乐，提升用户体验，增加用户粘性。
本文将探讨Python实现的音乐推荐算法在实际应用中的研究和应用。
二、音乐推荐算法概述音乐推荐算法是一种基于用户历史行为数据和音乐特征数据，通过计算相似度或者建立模型来为用户推荐个性化音乐的系统。
常见的音乐推荐算法包括协同过滤、内容-based 推荐、深度学习等。
Python 作为一种功能强大且易于上手的编程语言，被广泛应用于音乐推荐算法的实现。
三、协同过滤算法协同过滤算法是一种常见的音乐推荐算法，主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是通过计算用户之间的相似度来为用户推荐相似用户喜欢的音乐；基于物品的协同过滤是通过计算物品之间的相似度来为用户推荐与其历史喜欢物品相似的音乐。
Python中可以使用Surprise等库来实现协同过滤算法。
四、内容-based 推荐算法内容-based 推荐算法是根据用户历史行为数据和音乐特征数据，通过计算音乐之间的相似度来为用户推荐个性化音乐。
这种算法不依赖于其他用户的行为数据，更加注重音乐本身的特征。
Python中可以使用scikit-learn等库来实现内容-based 推荐算法。
五、深度学习在音乐推荐中的应用深度学习作为人工智能领域的热门技术，在音乐推荐领域也有着广泛的应用。
通过构建深度神经网络模型，可以更好地挖掘用户行为数据和音乐特征数据之间的关系，提高音乐推荐系统的准确性和个性化程度。
Python中可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现复杂的神经网络模型。
六、Python实现的音乐推荐系统案例分析以某音乐平台为例，介绍如何使用Python实现各种音乐推荐算法，并结合实际案例进行分析。
通过对比不同算法在准确性、覆盖率、多样性等方面的表现，帮助读者更好地理解各种算法之间的优缺点。
Python网络爬虫中的音乐数据抓取与分析音乐数据在当今数字时代扮演着重要的角色，许多人都借助网络来获取他们喜欢的音乐。
因此，对于开发者来说，了解如何使用Python网络爬虫抓取和分析音乐数据是一项有趣且有用的技能。
本文将介绍在Python中如何使用网络爬虫进行音乐数据抓取，并对抓取到的音乐数据进行分析。
一、音乐数据抓取1.1 确定目标网站在进行音乐数据抓取之前，我们首先需要确定目标网站。
通常，一些音乐流媒体平台（如Spotify、Apple Music等）或音乐网站（如Genius、Billboard等）提供丰富的音乐数据资源。
根据你的需求，选择一个合适的网站作为数据抓取的目标。
1.2 分析目标网站结构了解目标网站的结构对于数据抓取非常重要。
我们可以使用Python的库（如Requests、BeautifulSoup）来获取网页的HTML源代码，并通过观察HTML标签和CSS选择器来理解网站的结构。
根据网站结构，我们可以确定要抓取的数据在哪些标签中，并使用相应的方法进行抓取。
1.3 使用Python进行数据抓取Python提供了强大的库和框架来进行网络爬虫开发。
我们可以使用Requests库向目标网站发送HTTP请求，并获取到返回的数据。
使用BeautifulSoup库可以在HTML源代码中提取特定标签的内容。
通过结合这两个库，我们可以编写代码来实现音乐数据的抓取。
二、音乐数据分析2.1 数据清洗与准备在进行音乐数据分析之前，我们需要先对抓取到的数据进行清洗和准备。
可能会存在一些无效或缺失的数据，我们需要剔除这些数据以确保后续分析的准确性。
此外，还需要对数据进行格式转换和归一化，方便后续处理。
2.2 数据可视化数据可视化是一种直观展示数据的方法，能够帮助我们更好地理解和分析抓取到的音乐数据。
Python中的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的绘图功能，我们可以使用这些库来创建各种图表（如柱状图、饼图、散点图等）来展示音乐数据的统计信息。
基于Python的智能音乐推荐系统设计与开发一、引言随着互联网的快速发展，音乐作为人们日常生活中不可或缺的一部分，也在数字化时代得到了极大的普及。
然而，随着音乐数量的爆炸式增长，用户在面对海量音乐时往往会感到选择困难。
为了解决这一问题，智能音乐推荐系统应运而生。
本文将介绍基于Python的智能音乐推荐系统的设计与开发过程。
二、智能音乐推荐系统概述智能音乐推荐系统是利用计算机技术和人工智能算法，根据用户的偏好和行为习惯，为用户推荐个性化的音乐内容。
其核心目标是提高用户体验，帮助用户更快速、更准确地找到符合其口味的音乐作品。
三、系统设计与实现1. 数据采集与处理在智能音乐推荐系统中，数据是至关重要的。
我们需要从各大音乐平台获取用户播放记录、喜好标签等数据，并对这些数据进行清洗和处理，以便后续的分析和推荐。
2. 特征工程在构建推荐系统时，特征工程是非常重要的一环。
我们需要将原始数据转换成适合模型训练的特征表示，包括用户特征和音乐特征等。
3. 模型选择与训练在智能音乐推荐系统中，常用的算法包括协同过滤、内容-based 推荐、深度学习等。
我们可以根据实际情况选择合适的模型，并使用Python中的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）进行模型训练。
4. 推荐结果展示设计一个友好直观的界面展示推荐结果对于用户体验至关重要。
我们可以使用Python中的Web框架（如Flask、Django等）搭建一个简单易用的网页应用，将推荐结果以列表或卡片形式呈现给用户。
四、系统优化与改进1. 多样性与个性化在推荐系统中，既要保证推荐结果的多样性，又要保证个性化推荐的准确性。
可以通过引入多样性评估指标和个性化调整参数来优化系统表现。
2. 实时性与扩展性随着用户量和数据量的增加，系统需要具备较强的实时性和扩展性。
可以考虑引入流式计算技术和分布式存储技术来提升系统性能。
五、总结通过本文对基于Python的智能音乐推荐系统设计与开发过程的介绍，我们可以看到智能音乐推荐系统在提升用户体验、解决信息过载等方面具有重要意义。
Python基于爬⾍实现全⽹搜索并下载⾳乐现在写⼀篇博客总是喜欢先谈需求或者本内容的应⽤场景，是的，如果写出来的东西没有任何应⽤价值，确实也没有实际意义。
今天的最早的需求是来⾃于如何免费[⽩嫖]下载全⽹优质⾳乐，我去b站上⾯搜索到了⼀个⼤⽜做过的⼀个歌曲搜素神器，界⾯是这样的：确实很好⽤的，⽽且涵盖了互联⽹上⾯⼤多数主流的⾳乐⽹站，涉及到的版本也很多，可谓⼤⽽全，但是⼀个技术⼈的追求远远不会如此，于是我就想去了解其中背后的原理，因为做过⽹络爬⾍的⼈都知道，爬⾍只能爬取某⼀页或者某些页的⽹站资源，所以我很好奇它背后是怎么实现的？笔者⼀直以来都是做的基于Python3.7版本的⽹络爬⾍，所以本⽂也是基于此来学习记录的。
⾸先爬取的⽹站不是对应的⾳乐⽹站，⽽是⼀个，那⾥汇聚了⼤多数⾳频⾳乐的解析功能，界⾯如下：所以⾃制⼀个搜索引擎的思想也很直观了，那就是利⽤第三⽅的接⼝，直接对该服务器发起请求即可，然后将获取的数据进⾏解析保存。
这⾥以最近⽐较⽕的歌曲“⽩⽉光与朱砂痣”下载为例：解析的结果如上，获取的数据格式是json类型，并且除了要有歌名以外，还要有⾳乐平台。
源代码实现如下：import requestsimport jsonpathimport os"""1.url2.模拟浏览器请求3.解析⽹页源代码4.保存数据"""def song_download(url,title,author):# 创建⽂件夹os.makedirs("music",exist_ok=True)path = 'music\{}.mp3'.format(title)print('歌曲:{0}-{1},正在下载...'.format(title,author))# 下载（这种读写⽂件的下载⽅式适合少量⽂件的下载）content = requests.get(url).contentwith open(file = title + author + '.mp3',mode='wb') as f:f.write(content)print('下载完毕,{0}-{1},请试听'.format(title,author))def get_music_name():"""搜索歌曲名称:return:"""name = input("请输⼊歌曲名称:")print("1.⽹易云:netease\n2.QQ:qq\n3.酷狗:kugou\n4.酷我:kuwo\n5.百度:baidu\n6.喜马拉雅:ximalaya")platfrom = input("输⼊⾳乐平台类型:")print("-------------------------------------------------------")url = 'https:///'headers = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.141 Safari/537.36",# 判断请求是异步还是同步"x-requested-with":"XMLHttpRequest",}param = {"input":name,"filter":"name","type":platfrom,"page": 1,}res = requests.post(url=url,data=param,headers=headers)json_text = res.json()title = jsonpath.jsonpath(json_text,'$..title')author = jsonpath.jsonpath(json_text,'$..author')url = jsonpath.jsonpath(json_text, '$..url')if title:songs = list(zip(title,author,url))for s in songs:print(s[0],s[1],s[2])print("-------------------------------------------------------")index = int(input("请输⼊您想下载的歌曲版本:"))song_download(url[index],title[index],author[index])else:print("对不起，暂⽆搜索结果!")if __name__ == "__main__":get_music_name()演⽰⼀下运⾏效果：然后⽂件下就会出现对应的歌曲.mp3⽂件并且每次的歌曲检索都是在PyCharm专业版的控制台中进⾏的，这样的⽤户体验就⾮常糟糕，所以针对以上两个问题，我对源代码进⾏了改进。
Python中的音频识别音频识别是指通过计算机技术对音频信号进行处理和分析，从而识别出音频中的语音内容或其他有用信息的一项技术。
Python作为一门强大的编程语言，提供了多种工具和库来实现音频识别的功能。
本文将介绍Python中常用的音频识别方法和库，并结合实例来展示其用法和效果。
一、语音识别基础在介绍Python中的音频识别方法之前，我们先来了解一些基础概念。
音频信号由一个个音频帧组成，每个音频帧包含了一段时间内的声音数据，可以用数字表示。
语音识别的主要任务是将音频信号转化为可识别的文本，其中包含了两个主要的步骤：特征提取和模型训练。
1. 特征提取特征提取是将音频信号转化为能够表达其特征的数值向量的过程。
常用的特征包括音频的频谱、梅尔频谱、过零率等。
在Python中，可以使用Librosa库来提取音频特征。
2. 模型训练模型训练是通过使用已标注的音频数据和对应的文本数据，训练一个模型来实现音频到文本的转换。
常用的模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
在Python中，可以使用DeepSpeech库来训练语音识别模型。
二、Python中的音频识别库Python提供了多个音频识别库，下面介绍两个常用的库：SpeechRecognition和DeepSpeech。
1. SpeechRecognitionSpeechRecognition是一个基于Python的语音识别库，它支持多种语音识别引擎，包括Google Speech Recognition、CMU Sphinx、Microsoft Bing Voice Recognition等。
使用SpeechRecognition库，你可以轻松地实现音频的识别功能。
以下是一个使用SpeechRecognition库实现音频识别的示例代码：```pythonimport speech_recognition as sr# 创建一个Recognizer对象r = sr.Recognizer()# 从音频文件中读取音频with sr.AudioFile('audio.wav') as source:audio = r.record(source) # 将音频文件中的内容转为音频对象# 调用Google Speech Recognition引擎进行识别result = r.recognize_google(audio, language='en-US')# 输出识别结果print(result)```2. DeepSpeechDeepSpeech是Mozilla开发的开源音频识别库，它基于深度学习模型，提供了一个端到端的语音识别解决方案。
Python网络爬虫的音乐与娱乐资源抓取与处理技术随着互联网的发展，音乐与娱乐资源的获取变得越来越方便。
而对于Python爬虫技术的应用，可以帮助我们更便捷地获取和处理这些资源。
本文将介绍Python网络爬虫在音乐与娱乐资源抓取与处理中的技术，以及相关的应用。
一、网络爬虫简介网络爬虫是一种自动化的程序，它会根据设定的规则从互联网上抓取特定的网页数据。
Python作为一种简单易用的编程语言，被广泛应用于网络爬虫开发领域。
Python提供了丰富的库和工具，使得开发者可以轻松地编写出高效稳定的网络爬虫程序。
二、音乐与娱乐资源抓取技术1. 目标网站分析在开始抓取音乐与娱乐资源之前，首先需要对目标网站进行分析。
通过查看网站的HTML源码、逆向工程等手段，了解网站的结构和数据存储方式，从而为后续的爬取工作做好准备。
2. 网络请求与数据解析使用Python中的第三方库如requests和Beautiful Soup，可以实现网络请求和网页数据解析。
通过发送HTTP请求，获取网页的源代码，并通过解析HTML结构来提取所需的数据。
3. 多线程与异步处理为了提高爬取效率和数据处理速度，可以利用Python中的多线程和异步处理技术。
多线程可以同时发送多个请求，实现并发抓取数据。
异步处理则可以让程序在等待某些操作完成时，继续执行后续的任务，提高了程序的运行效率。
三、音乐与娱乐资源的处理技术1. 数据清洗与过滤爬取的音乐与娱乐资源可能存在一些无用或冗余的信息，需要进行数据清洗和过滤。
利用Python的字符串处理和正则表达式技术，可以去除无关信息，提取出所需的数据。
2. 数据存储与管理对于爬取到的音乐与娱乐资源，可以选择将其存储到本地文件系统或数据库中进行管理。
Python提供了SQLite、MySQL等数据库操作库，以及文件IO操作库，方便我们进行数据的存储、查询和管理。
3. 数据分析与可视化展示通过Python的数据分析库如pandas和matplotlib，可以对爬取到的音乐与娱乐相关数据进行分析和可视化展示。
基于机器学习的音乐信息检索技术研究第一章介绍随着数字音乐产业的迅猛发展，音乐信息的获取已成为人们在日常生活中的必需品。
而传统的音乐信息检索技术面临各种问题，比如准确性，搜索效率和用户满意度等问题。
因此，新的基于机器学习的音乐信息检索技术应运而生，以改善传统音乐信息检索技术的不足之处，提升音乐信息检索的准确性和速度。
第二章音乐信息检索技术的基本原理2.1 音频特征提取音频特征提取是音乐信息检索的一个关键步骤。
对于音乐文件的各种音频特征的有效提取，如时域特征，频率特征以及谐波特征等，可以有效地提高音乐信息检索的准确性。
2.2 特征分类和分组在特征分类和分组方面，基于机器学习的音乐信息检索技术采用了一些先进的分类算法，如支持向量机（SVM），卷积神经网络（CNN）和随机森林（Random Forest）算法，对音乐文件进行分类和分组。
2.3 基于用户反馈的模型优化基于机器学习的音乐信息检索技术发挥了用户反馈的作用，以改善模型的精度。
当用户使用搜索引擎时，算法可以根据用户点击或取消点击结果的方式进行学习和优化，以提供更准确和个性化的结果，从而进一步提高用户满意度。
第三章基于机器学习的音乐信息检索技术的优缺点3.1 优点基于机器学习的音乐信息检索技术具有以下优点：1. 快速，准确地找到所需的音乐信息。
2. 更好地与搜索者进行交互，通过建立个性化的推荐系统来提高用户满意度。
3. 自动选择最佳匹配选项，从而最大限度地减少人工干预和时间成本。
3.2 缺点基于机器学习的音乐信息检索技术面临以下挑战：1. 对于新颖的声音，算法很难精确识别。
2. 对于特定类型的音乐，算法难以准确识别。
3. 需要大量的标记数据来训练模型，这可能会增加时间成本和人力成本。
第四章基于机器学习的音乐信息检索技术的应用范围基于机器学习的音乐信息检索技术已广泛应用于：1. 音乐推荐系统。
2. 音乐版权保护和管理。
3. 音乐目录和机器标记。
4. 音乐内容创建和分发。
python爬⾍之爬取百度⾳乐的实现⽅法在上次的爬⾍中，抓取的数据主要⽤到的是第三⽅的Beautifulsoup库，然后对每⼀个具体的数据在⽹页中的selecter来找到它，每⼀个类别便有⼀个select⽅法。
对⽹页有过接触的都知道很多有⽤的数据都放在⼀个共同的⽗节点上，只是其⼦节点不同。
在上次爬⾍中，每⼀类数据都要从其⽗类（包括其⽗节点的⽗节点）上往下寻找ROI数据所在的⼦节点，这样就会使爬⾍很臃肿，因为很多数据有相同的⽗节点，每次都要重复的找到这个⽗节点。
这样的爬⾍效率很低。
因此，笔者在上次的基础上，改进了⼀下爬取的策略，笔者以实例来描述。
如图，笔者此次爬取的是百度⾳乐的页⾯，所爬取的类容是上⾯榜单下的所有内容（歌曲名，歌⼿，排名）。
如果按照上次的爬⾍的⽅法便要写上三个select⽅法，分别抓取歌曲名，歌⼿，排名，但笔者观察得知这三项数据皆放在⼀个li标签内，如图：这样我们是不是直接抓取ul标签，再分析其中的数据便可得到全部数据了？答案是，当然可以。
但Beaufulsoup不能直接提供这样的⽅法，但Python⽆所不能，python⾥⾯⾃带的re模块是我见过最迷⼈的模块之⼀。
它能在字符串中找到我们让我们roi的区域，上述的li标签中包含了我们需要的歌曲名，歌⼿，排名数据，我们只需要在li标签中通过re.findall()⽅法，便可找到我们需要的数据。
这样就能够⼤⼤提升我们爬⾍的效率。
我们先来直接分析代码：def parse_one_page(html):soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')data = soup.select('div.ranklist-wrapper.clearfix div.bd ul.song-list li')pattern1 = pile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?title="(.*?)".*?</li>', re.S)pattern2 = pile(r'<li.*?<div class="index">(.*?)</div>.*?title="(.*?)".*?target="_blank">(.*?)</a>', re.S)wants = []for item in data:# print(item)final = re.findall(pattern1, str(item))if len(final) == 1:# print(final[0])wants.append(final[0])else:other = re.findall(pattern2, str(item))# print(other[0])wants.append(other[0])return wants上⾯的代码是我分析⽹页数据的全部代码，这⾥不得不说python语⾔的魅⼒，数⼗⾏代码便能完成java100⾏的任务，C/C++1000⾏的任务。
出了“听歌识曲”。
这个应用在国内众多的音乐类APP火热上线，受到社会媒体及大众的一致好评，比如网易云音乐，QQ音乐。
用户可以通过这个功能识别当前环境里播放器里播放的音乐或别人哼唱的悦耳的音乐，从而第一时间留住音乐，丰富自己的最爱乐库。
21世纪随着大数据数字化经济的发展，2008年，shazam率先在iOS和Android上发布了APP，并且用最快的速度以领头羊的身份整合了iTunes/Amazon MP3store 歌曲购买服务，2013年，shazam被国外媒体评价为年度十大最受欢迎的手机应用，由此听歌识曲迎来了一波火热狂潮，音乐检索也成为各大网络科技公司的重要项目之一。
1 音乐检索的研究现状音乐检索按搜索的目标分类，大致可以分为两类，一种是检索乐谱,另外一种是检索音频。
检索乐谱是把音乐转化成字符串的形式,而检索音频是将一段音频分割成小段，提取每一小段的听觉感知特征，通过比较特征序列来检索。
音频的处理比字符串的效率高了许多。
尤其是在复杂环境下采用声纹能够出其不意，达到事倍功半的效果。
声纹是提取我们所需音乐的基频然后采用动态时间规整比较两个基频序列的相似度[1]。
2 音乐检索的意义及目的音乐检索具有重大意义。
作为一种重要的媒体资源，音乐的检索对于音乐数据库和数字图书馆建设有着非常重要的意义。
网络上多媒体资源量非常巨大，人们需要高效的搜索引擎从浩如烟海的数据中找出需要的音乐资源。
另外，音乐检索在卡拉oK检索以及辅助视频检索等方面都有广阔的研究前景和巨大的应用价值。
所以不论从科技发展还是从大众的娱乐的角度去看，音乐检索的意义深厚而且未来的任务次应用在KTV 里的点唱系统中，可以使点歌更加简便快捷，而不需要层层的选择。
大大减少了失误的效率，提高速度，方便娱乐消遣；另外，哼唱检索技术应用于现有的音乐设备上，如MP3、音乐手机等，可以提供更加自动化及直观的搜寻。
3 音乐检索的研究方法音乐检索的方法有很多，如基于文本的检索，基于哼唱的检索，基于发音的检索，基于指纹的音乐检索等等，下面针对其中的基于哼唱的音乐检索和基于指纹的音乐检索方法进行展开说明[3][4][5]。
■3.1 基于哼唱的音乐检索如图1所示，该图是基于哼唱的音乐检索流程图，首先用户哼唱一段音乐，然后系统会帮助你进行处理检索，识别音乐的特征，与此同时自己数据库的信息与用户哼唱的音乐进行比对，以尽可能快的速度去探索，然后也同样进行特征提取，一路一路看哪部分会大量重合，建立好后近似匹配识别出最接近结果的那一个，最后向用户显示检索结果。
哼唱检索的核心是基频序列之间的相似度匹配，由于用户哼唱的片段跟实际音乐片段不可能完全相似，所以哼唱检索是一种模糊匹配。
针对模糊匹配，我们的研究方法很多，我们通常采用动态时间规整算法(DTW)进行处理，并可以配合GPU、FPGA等硬件进行加速。
■3.2 基于指纹的音乐检索如图2所示，是基于指纹的音乐检索流程图，该流程大致过程如下：首先是利用FFT变换将原始的时域波形转换到频域，转换之后会得到一个频谱图，频谱图是一个三维图，X坐标是时间，Y坐标是频率，Z坐标是能量；然后从频谱图中求得一系列极大值点，也就是求得了landmark；然后就是构造指纹，构造方法是将每一个landmark和82 | 电子制作 2019年07月www�ele169�com | 83该landmark 对应的targetzone 构成一个指纹，这个targetzone 是人为指定的，一个指纹有三部分组成：两个landmark 的频率和时间差；最后一部就是检索歌曲，通过检索指纹库，从而返回要检索的歌曲。
图1 基于哼唱检索的音乐检索流程图基于指纹的音乐检索是一种新型的音乐检索方式，它是让用户录制一段正在播放的音乐，然后上传到服务器上进行匹配，最后就会返回检索到的歌曲，由于录制的是原始播放的音乐，因此基于指纹的音乐检索是一种精准匹配，而不是模糊匹配，这一点跟基于哼唱的音乐检索方式有很大的不同。
基于指纹的音乐检索核心是从原始的波形音乐中提取指纹，然后利用指纹进行匹配。
图2 基于指纹的音乐检索流程图4 利用Python 进行听歌识曲实验■4.1 听歌识曲实验流程如图3所示，该图为听歌识曲的实验流程图，首先利用librosa 库提取音乐搜索库歌曲的节奏点，并创建音乐节奏搜索库；然后将每首歌的名字和歌曲特征存放在一个字典中，以供测试识别时可以进行快速查找，此处需要说明的一点是，我们保存的特征是连续两个节奏点的时间坐标的插值；最后，我们打开一首待识别歌曲，通过电脑的麦克风对待识别歌曲进行录音，同样提取它的节奏间隔特征，并与音乐节奏搜索库中的所有歌曲进行序列匹配，利用动态时间规整(DTW)算法，[6]返回用来表征两个时间序列的距离，距离越小则歌曲相似度越高，从而打印输出与待识别歌曲最相似的歌曲[7]。
■4.2 实验结果分析如图4所示，我用刘德华的笨小孩进行测试得到的实验结果，实验发现程序可以很轻松就识别出来了笨小孩这首歌曲，输出的有待识别歌曲与音乐库中所有歌曲之间的时间序列距离，并将距离最小的歌曲作为匹配的最相似歌曲，实验中笨小孩的时间序列距离是0.1603012，更好也是相对其他歌曲的时间序列距离最小。
通过实验测试，发现实验有一个不足之处是，如果待识别歌曲不在音乐搜索库当中，此时仍然会将两个时间序列距离最小的歌曲作为识别到的歌曲，因此这就对音乐检索库的歌曲量有一个更高的要求，这也是本实验需要改进的一个地方，随着检索库中歌曲量的增多，听歌识曲的精准度会进一步得到提升[8]。
图4 听歌识曲实验测试结果图5 结语本文开头简要讲述了音乐检索的发展历程，接着对它的与目的进行回答分为两大种类检索音频和检索乐谱通过字符串乐纹来编辑距离计算。
音乐检索意义结合大众的娱乐和未来计算机行业的发展。
研究方法上主要针对哼唱检索进行大规模讲述，以实验为基础。
但本文仍有不足在介绍方法是不能把音乐检索的功能检索和算法的具体实施操作讲的那么清楚，对于实验的次数较少，不能得到最精确的结果，对于未来的基于Python 的音乐检索我会在录音和音频频率以及DTW 和landmark 算法上多下点儿功夫，做出更好的成绩[9][10]。
参考文献＊ [1]张燕, 唐振民, 李燕萍,等. 基于内容的音乐检索综述[J]. 金陵科技学院学报, 2007, 23(2):25-29.＊ [2]王昉. 音乐检索现状及发展趋势研究[J]. 科技广场, 2008(3):65-68.图3 听歌识曲实验流程图（下转第85页）首先建立的是机房模型，机房模型分为两个房间，机房的模型遵循由下至上的方法建立。
检修工具模型比较复杂，建立模型时不仅要考虑必须和实物完全一模一样，而且还要考虑要实现和实物一样的功能，因此，每个模型都要根据具体的功能采取适当的方法进行建模。
■3.3 电力通讯故障检修培训过程实现打开电脑进入Unity3d软件，打开工程项目，进入系统启动界面，进入系统启动界面之后，会有语音提示，提醒培训人员进入光纤焊接培训，然后用手柄扣动扳机发射射线点击开始培训，正式进入培训场景。
点击开始培训按钮之后，培训人员会置身于室内场景之中，培训人员通过控制手柄，操作多功能触摸板控制场景的左右，前后移动，当走到门前用手柄触摸左边的门禁打开门进入第一个房间，进入房间后移动到电脑旁用手柄触摸鼠标打开电脑，如果电力通讯线路有问题电脑会出现报警提示，培训人员通过控制手柄，操作抓取按钮抓取桌子上的光时域反射仪，抓住光时域反射仪进入第二个房间，培训人员来到第二个房间机柜前，先把光时域反射仪放在一旁，用手柄抓取机柜门，打开机柜，然后把光时域反射仪放入机柜中。
培训人员操作手柄使尾纤一端和设备连接，尾纤另一端和光时域反射仪连接，进行检测，连接成功之后，操作手柄查看光时域反射仪，培训人员可以根据光时域反射仪提供的位置准确的找到线路损坏的位置进行维修。
培训人员根据光时域反射仪得到线路损坏的具体位置之后，携带维修工具到室外场景，找到维修工程车，驾驶维修车到达指定维修地点进行维修。
培训人员到达室外线路损坏的指定位置之后，打开维修车后备箱，取出维修工具，搭建简单的维修工作台以备接下来的维修操作。
取出维修工具后依次按顺序摆放好熔接机、切割机、光纤、棉花团和光纤钳等工具。
工具摆放整齐后，依次使用相对应的工具进行剥纤。
剥纤之后需要用切割机进行切割，以备熔接。
切割之后要先用棉花进行两次擦拭，然后进行熔接操作，在熔接的过程中，操作人员需要把熔接好的光纤放入机槽内进行处理，然后熔接处要套上透明胶管进行保护，至此熔接部分就已完成，接下来需要返回机房查看电脑报警是否解除。
■3.4 电力通讯故障检修培训结果实现该系统首先在室内查询报警系统是否报警，如果报警从工具箱中取出检测工具到检测系统房间检测对故障进行定位，然后带上维修工具驾驶维修车辆到指定地点进行维修。
结果如图1所示。
（a）登录界面 （b）报警系统界面（c）检测操作 （d）维修操作图1 电力故障培训系统从最终实现的效果来看，电力故障培训系统完全再现了实际操作过程中的所有流程，首先操作人员在室内实现了对故障线路位置的准确检测，然后操作人员驾驶维修工程车到室外进行维修。
在整个操作过程中都有语音提示和界面显示，用于规范操作人员的操作技能。
通过本系统的培训，操作人员能够很快掌握电力故障检修的具体操作技能。
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