python音频 识谱

Python音频识谱可以使用Dejavu这个Python库。Dejavu是一个用于音频指纹和识别的算法库。它可以通过记录音频的指纹信息，然后通过麦克风输入的音频进行识别是否为同一首歌曲。通过Dejavu库，你可以实现音频的识谱和匹配功能。 Dejavu库提供了简单易用的API，可以帮助你在Python中进行音频指纹识别的开发。你可以使用Dejavu库来读取音频文件、提取音频指纹、存储指纹信息，并进行音频匹配和识别。

相关问题

Python听音识曲

Python可以使用librosa库来进行音乐信号分析，从而实现听音识曲的功能。下面是一个简单的示例代码：

import librosa
import os
import numpy as np

# 读取待识别的音频文件
audio_file = 'test_audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 提取待识别音频的节奏点
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)

# 创建搜索库
music_base_path = 'music_base'
audio_list = os.listdir(music_base_path)
beat_database = {}

for audio_name in audio_list:
    audio_path = os.path.join(music_base_path, audio_name)
    if audio_path.endswith('.wav'):
        y_base, sr_base = librosa.load(audio_path)
        tempo_base, beat_frames_base = librosa.beat.beat_track(y=y_base, sr=sr_base)
        beat_frames_base = librosa.feature.delta(beat_frames_base)
        beat_database[audio_path] = beat_frames_base

# 使用动态时间规整（DTW）算法计算待识别音频与搜索库中音频的相似度
distances = []
for audio_path, beat_frames_base in beat_database.items():
    distance = librosa.feature.dtw(beat_frames, beat_frames_base)
    distances.append(distance)

# 找到最相似的音频
most_similar_audio_index = np.argmin(distances)
most_similar_audio_path = list(beat_database.keys())[most_similar_audio_index]

print("The most similar audio is:", most_similar_audio_path)

这段代码首先使用librosa库提取待识别音频的节奏点，然后遍历搜索库中的音频，使用DTW算法计算待识别音频与搜索库中音频的相似度。最后找到最相似的音频并输出。

python 听歌识曲

是的，Python可以用于进行听歌识曲。有一些库和API可以帮助实现这个功能。其中一个常用的库是Librosa，它可以用于音频分析和处理。通过Librosa，你可以提取音频的特征，如频谱图、梅尔频谱等，并将其用于识别歌曲。

另外，也有一些第三方的API可以用于歌曲识别，比如百度音乐API、网易云音乐API等。你可以使用这些API将音频数据发送给服务器进行识别，并获取相应的歌曲信息。

需要注意的是，音频识别是一个复杂的任务，可能会受到音质、噪音等因素的影响。因此，在实际应用中，可能需要结合多种算法和技术来提高准确度。