MATLAB写一段music分类方法
时间: 2023-11-30 08:04:46 浏览: 35
这里提供一种基于机器学习的音乐分类方法的 MATLAB 代码,具体步骤如下:
1. 准备数据集:将不同类型的音乐文件夹分别存储在一个主文件夹中,每个文件夹中存储该类型音乐的多个音频文件。使用 MATLAB 的音频处理工具箱读取每个音频文件的特征,如音频的时域信号、频域信号和Mel频率倒谱系数(MFCC)等。
2. 特征提取:将每个音频文件的特征提取出来并存储在一个特征矩阵中,每一行代表一个音频文件的特征向量,列数为特征的维度。
3. 数据预处理:对特征矩阵进行标准化处理,使每一维特征的均值为0,方差为1。
4. 模型训练:使用支持向量机(SVM)分类器训练模型,将标签信息与特征矩阵一起输入SVM分类器中进行训练。
5. 模型评估:使用训练好的模型对测试集音频文件进行分类,计算分类准确率。
下面是一个简单的代码示例:
```matlab
% 设置主文件夹路径和音频文件类型
rootFolder = './MusicData';
categories = {'classical', 'jazz', 'pop', 'rock'};
% 提取MFCC特征
numMFCCCoeffs = 20;
frameLength = 1024;
hopLength = 512;
fs = 44100;
features = [];
labels = [];
for i=1:length(categories)
folderPath = fullfile(rootFolder, categories{i});
audioFiles = dir(fullfile(folderPath, '*.mp3'));
for j=1:length(audioFiles)
audioPath = fullfile(folderPath, audioFiles(j).name);
audio = audioread(audioPath);
audio = mean(audio, 2);
[mfccs, ~, ~] = mfcc(audio, fs, 'NumCoeffs', numMFCCCoeffs, 'FFTLength', frameLength, 'WindowLength', frameLength, 'OverlapLength', frameLength-hopLength, 'LogEnergy', 'Ignore');
features(end+1,:) = mean(mfccs, 2);
labels{end+1} = categories{i};
end
end
% 数据标准化
features = zscore(features);
% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(length(labels), 'HoldOut', 0.3);
trainingIdx = cv.training;
testingIdx = cv.test;
trainingFeatures = features(trainingIdx,:);
trainingLabels = labels(trainingIdx);
testingFeatures = features(testingIdx,:);
testingLabels = labels(testingIdx);
% 训练SVM模型
SVMModel = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels);
% 预测并评估模型
predictedLabels = predict(SVMModel, testingFeatures);
accuracy = sum(predictedLabels == testingLabels)/length(testingLabels);
fprintf('Classification accuracy: %f\n', accuracy);
```
这段代码将音频文件夹中的所有音频文件作为输入,提取每个音频文件的MFCC特征,将特征矩阵输入SVM分类器中进行训练,并对测试集音频文件进行分类。最后输出分类准确率。