基于cqt的乐器识别代码

以下是基于CQT的乐器识别的代码示例（使用Python语言和Librosa库）：

import librosa
import numpy as np
import os

# 定义CQT的参数
cqt_params = {
    'hop_length': 512,
    'n_bins': 252,
    'bins_per_octave': 36,
    'sr': 22050,
    'fmin': 55,
    'normalize_magnitude': True
}

# 加载训练好的模型
model = load_model('instrument_classifier.h5')

# 定义标签
labels = ['bass', 'cello', 'clarinet', 'flute', 'guitar', 'organ', 'piano', 'saxophone', 'trumpet', 'violin']

# 定义测试音频文件夹路径
test_folder = './test/'

# 遍历测试文件夹内的所有音频文件
for filename in os.listdir(test_folder):
    # 加载音频文件
    audio, sr = librosa.load(test_folder + filename, sr=cqt_params['sr'])
    # 计算CQT
    cqt = np.abs(librosa.cqt(audio, **cqt_params))
    # 将CQT转换成模型所需的形状
    cqt = np.transpose(cqt)
    cqt = np.expand_dims(cqt, axis=0)
    # 使用模型进行预测
    prediction = model.predict(cqt)[0]
    # 打印预测结果
    predicted_label = labels[np.argmax(prediction)]
    print('Predicted label for', filename, ':', predicted_label)

这段代码将遍历指定的测试文件夹中的所有音频文件，计算每个音频文件的CQT并将其转换为模型所需的形状，最后使用训练好的模型进行预测并输出预测结果。