听歌识曲代码python

可以使用Python编写听歌识曲的代码。首先，你需要安装librosa库，它是一个用于音频处理和分析的常用工具。下面是一个示例代码，用于创建一个听歌识曲的功能：

import librosa
import os
import numpy as np

def create_beat_database():
    audioList = os.listdir('music_base')
    beat_database = {}
    
    for audio in audioList:
        audioName = os.path.join('music_base', audio)
        if audioName.endswith('.wav'):
            y, sr = librosa.load(audioName)
            tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
            beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)
            beat_database[audioName = beat_frames
            
    return beat_database

def recognize_song(audio_path, beat_database):
    y, sr = librosa.load(audio_path)
    tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
    beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)
    
    # 比较待识别歌曲的节奏点与数据库中的节奏点
    for audio, beats in beat_database.items():
        similarity = np.sum(np.abs(beats - beat_frames))
        print(f"歌曲 {audio} 与待识别歌曲的相似度: {similarity}")
    
    # 根据相似度结果进行歌曲识别的逻辑处理
    
# 创建搜索库
beat_database = create_beat_database()

# 进行歌曲识别
audio_path = 'music_test/test.wav' # 待识别的歌曲路径
recognize_song(audio_path, beat_database)

这段代码首先会创建一个搜索库，其中包含了音乐库中每首歌曲的节奏点信息。然后，它会识别待识别歌曲的节奏点，并与搜索库中的歌曲进行比较，计算它们的相似度。最后，可以根据相似度结果进行歌曲识别的逻辑处理。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和扩展。同时，为了使代码正常运行，需要将音乐库文件放入`music_base`文件夹中，待识别的歌曲放入`music_test`文件夹中，并将待识别的歌曲命名为`test.wav`。另外，你还可以通过录制麦克风音频来进行实时的歌曲识别。

希望这个示例代码能够帮助到你！