python声音识别歌曲

Python可以通过音频指纹识别来实现歌曲的声音识别。音频指纹识别的目的是确定音频的数字“摘要”，从而与音频样本进行比对得出它出自哪首歌曲。有一个叫做Dejavu的Python库可以实现音频指纹识别，通过聆听音频并对其进行指纹识别来记忆音频。然后，通过将麦克风读取的音频与数据库中保存的音频指纹进行匹配，可以返回正在播放的歌曲的歌名。

然而，如果您要识别的歌曲是器乐性的电子曲目或是一首您甚至听不懂语言的歌曲，那么就需要进行手动操作。您可以使用类似Midomi的应用，通过唱歌或哼唱来搜索歌曲。确保启用麦克风，并唱出您能记住的歌曲曲调。如果Midomi无法准确识别，您可以尝试访问WatZatSong.com这个音乐爱好者社区网站。在该网站上，您可以创建一个账户并录制您要识别的歌曲，然后其他音乐爱好者可以帮助您识别这首歌曲。

相关问题

需求：基于听歌识曲的自动识别算法是一种基于声音信号的识别技术，它可以从一段音乐中识别出歌曲的名字。该算法的原理是：首先，将音乐信号转换成数字信号，然后使用特征提取算法提取出音乐信号的特征，最后使用比较算法将提取出的特征与数据库中的特征进行比较，从而识别出歌曲的名字，要求用python语言，能做的私

实现音乐识别算法需要以下几个步骤：

1. 获取音频数据并进行预处理，包括采样、滤波、降噪等。

2. 对预处理后的音频数据进行特征提取，常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、振幅谱、频率谱等。

3. 建立歌曲数据库，将每首歌曲的特征提取出来并存储。

4. 对要识别的音频数据进行特征提取，并使用比较算法（如余弦相似度）与数据库中的特征进行比较，找出最相似的歌曲。

下面是一个基于MFCC特征的音乐识别算法的示例代码：

import os
import numpy as np
import librosa
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 预处理函数，包括采样，滤波等
def preprocess(audio_file):
    y, sr = librosa.load(audio_file, sr=22050)
    y = librosa.effects.trim(y, top_db=30)[0]
    y = librosa.resample(y, sr, 8000)
    return y

# 提取MFCC特征
def extract_mfcc(y):
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=8000, n_mfcc=13)
    return mfcc

# 建立歌曲数据库
def build_database(database_dir):
    database = {}
    for file_name in os.listdir(database_dir):
        file_path = os.path.join(database_dir, file_name)
        y = preprocess(file_path)
        mfcc = extract_mfcc(y)
        database[file_name] = mfcc
    return database

# 对要识别的音频数据进行特征提取，并使用余弦相似度与数据库中的特征进行比较
def recognize(audio_file, database):
    y = preprocess(audio_file)
    mfcc = extract_mfcc(y)
    max_sim = 0
    max_song = ''
    for song, song_mfcc in database.items():
        sim = cosine_similarity(mfcc.T, song_mfcc.T).mean()
        if sim > max_sim:
            max_sim = sim
            max_song = song
    return max_song

# 测试
database_dir = 'song_database'
audio_file = 'test_song.mp3'
database = build_database(database_dir)
song_name = recognize(audio_file, database)
print('Recognized song:', song_name)

上述代码中，我们使用了`librosa`库对音频数据进行预处理和特征提取，使用了`sklearn`库中的`cosine_similarity`计算余弦相似度。其中，`song_database`目录下存储了歌曲的特征，`test_song.mp3`是待识别的音频文件。执行代码后，程序会输出识别出的歌曲名字。

Python识别、提取、表示音频的音调的方法过程及代码

Python有多种库用于处理音频信号和音调分析，其中最常用的是`librosa`和`pydub`。以下是使用这两个库的基本步骤来识别、提取和表示音频文件的音调：

1. 安装所需库：

pip install librosa pydub

2. 导入库并读取音频文件：

from pydub import AudioSegment
import librosa

# 读取wav文件
audio = AudioSegment.from_file("your_audio_file.wav", format="wav")
y, sr = librosa.load(audio.file_path, sr=None)  # y是音频样本，sr是采样率

3. 音调分析：
- **梅尔频率倒谱系数(MFCCs)**: 这是一种常用的特征提取方法，可以反映声音的频谱特性。

   mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

- **小波变换(Wavelet Transform)**: 可以捕捉到音频信号在不同时间尺度下的细节。

   cqt = librosa.cqt(y=y, sr=sr)

4. **Mel Spectrogram**: 提取出声音的频率分布，常用于歌曲分析或语音识别。

   mel_spectrogram = librosa.feature.melspectrogram(y, sr)

5. **调性检测(Dominant Pitch Estimation)**: 使用如`pypianoroll`这样的库估计主导音。

   from pypianoroll import Multitrack
   pitch_roll = Multitrack(data=y, sr=sr).to_pitch()
   dominant_pitch = pitch_roll.get_dominant_pitch()

6. **结果可视化**:

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.imshow(librosa.display.specshow(mel_spectrogram, x_axis='time', y_axis='mel'))

请注意，音调分析通常涉及一些预处理（例如去除噪声，调整时间分辨率等），并且对于复杂的情况可能需要更高级的技术，如深度学习。