python 音乐元数据

Python音乐元数据操作常用的库是mutagen，它可以用于读取和写入音乐文件的元数据信息。对于ID3V2标签，可以使用mutagen库的ID3模块来处理。通过读取文件的ID3V2标签头部信息，可以获取到标签版本号、副版本号、标志位和标签内容长度等信息。其中，标签内容长度表示除去标签头部的长度，可以用来计算整个标签的大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python解析mp3，获取mp3的元数据](https://blog.csdn.net/m0_52973494/article/details/113854895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

python实现音乐分类

音乐分类是一个复杂的任务，需要使用机器学习和数据分析技术来处理数据。以下是基本的步骤：

1. 收集数据：收集一定数量的音乐数据，并将其转换为数字表示，例如音频信号的数字表示、音乐元数据、歌词等。

2. 特征提取：从音乐数据中提取特征，例如频率、节奏、音高、音量等。这些特征将用于训练模型。

3. 数据预处理：对数据进行预处理，例如标准化、归一化、缺失值处理等。

4. 模型选择和训练：选择适合你的数据和问题的机器学习模型，例如支持向量机、随机森林、神经网络等，并使用训练数据对其进行训练。

5. 模型评估和调整：使用测试数据对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行调整和优化。

6. 应用：将模型应用于实际数据，并进行预测和分类。

Python有许多优秀的机器学习库和工具，例如Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，可以帮助你实现音乐分类。使用这些工具，你可以很容易地实现数据的预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤。

将文件夹的音乐存入数据库python

你可以使用 Python 中的 SQLite 数据库来存储文件夹中的音乐信息。

首先，您需要安装 Python 的 SQLite 包：

pip install sqlite3

然后，您可以使用以下代码将文件夹中的音乐信息存储到 SQLite 数据库中：

import os
import sqlite3

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('music.db')
c = conn.cursor()

# 创建表格
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS music
                (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                 title TEXT,
                 artist TEXT,
                 album TEXT,
                 year INTEGER,
                 genre TEXT)''')

# 遍历文件夹
music_folder = '/path/to/music/folder'
for filename in os.listdir(music_folder):
    if filename.endswith('.mp3'):
        filepath = os.path.join(music_folder, filename)
        # 从文件名中提取元数据
        title, artist, album, year, genre = extract_metadata(filepath)
        # 将音乐信息插入到数据库中
        c.execute("INSERT INTO music (title, artist, album, year, genre) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
                  (title, artist, album, year, genre))

# 提交更改并关闭数据库连接
conn.commit()
conn.close()

在这个例子中，我们假设您已经实现了一个 `extract_metadata()` 函数来从音乐文件中提取元数据。如果您使用的是 Python 的 `mutagen` 包，您可以像这样实现这个函数：

from mutagen.mp3 import MP3

def extract_metadata(filepath):
    audio = MP3(filepath)
    title = audio.get('TIT2', [''])[0]
    artist = audio.get('TPE1', [''])[0]
    album = audio.get('TALB', [''])[0]
    year = int(audio.get('TDRC', ['0'])[0].split('-')[0])
    genre = audio.get('TCON', [''])[0]
    return title, artist, album, year, genre

这个例子中的 `extract_metadata()` 函数提取了音乐文件的标题、艺术家、专辑、发行年份和流派。请注意，这个函数只适用于 MP3 文件，如果您有其他类型的音乐文件，您需要使用不同的库来提取元数据。