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。

相关问题

听歌识曲python

根据提供的引用内容，可以使用librosa库来实现听歌识曲的功能。下面是一个简单的示例代码：

import librosa
import os
import numpy as np

# 提取待识别歌曲的节奏点
y, sr = librosa.load('待识别歌曲.wav')
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)

# 创建搜索库
audioList = os.listdir('music_base')
beat_database = {}
for tmp in audioList:
    audioName = os.path.join('music_base', tmp)
    if audioName.endswith('.wav'):
        y, sr = librosa.load(audioName)
        tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
        beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)
        beat_database[audioName] = beat_frames

# 使用DTW算法计算待识别歌曲与搜索库中歌曲的相似度
distances = []
for audioName, beat_frames_db in beat_database.items():
    distance = librosa.feature.delta(np.abs(beat_frames - beat_frames_db))
    distances.append(distance)

# 找到最相似的歌曲
min_distance = np.inf
min_audio = None
for i, distance in enumerate(distances):
    if np.sum(distance) < min_distance:
        min_distance = np.sum(distance)
        min_audio = audioList[i]

print("识别结果：", min_audio)

这段代码首先使用librosa库提取待识别歌曲的节奏点，并创建一个搜索库，其中包含了每首歌曲的节奏点。然后，使用DTW算法计算待识别歌曲与搜索库中歌曲的相似度，找到最相似的歌曲。

听歌识曲python源码

很抱歉，根据提供的引用内容，我无法直接提供你所需的听歌识曲的Python源码。引用内容只是提到了一个半成品的音乐指纹检索系统，但没有提供具体的源码。

如果你对音乐指纹检索感兴趣，可以考虑使用第三方库来实现。一个常用的库是LibROSA，它提供了一些用于音频处理和分析的功能。你可以使用LibROSA来提取音频的特征，然后使用这些特征进行音乐指纹的比对和识别。

以下是一个使用LibROSA库进行音频特征提取的示例代码：

import librosa

# 读取音频文件
audio_file = 'path/to/audio.wav'
y, sr = librosa.load(audio_file)

# 提取音频特征
chroma_stft = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr)

# 打印特征
print('Chroma STFT:', chroma_stft)
print('MFCC:', mfcc)

这段代码使用LibROSA库读取音频文件，并提取了音频的色度频谱（chroma_stft）和梅尔频率倒谱系数（mfcc）特征。你可以根据需要选择其他的音频特征进行提取。

请注意，以上代码只是一个示例，实际的音乐指纹检索系统需要更复杂的算法和处理步骤。如果你想要一个完整的听歌识曲系统，建议你参考相关的开源项目或文档，以获取更详细的源码和实现细节。