基于mfcc的实现音乐分类的python代码

以下是一个基于MFCC特征的音乐分类的Python代码示例：

import os
import numpy as np
import librosa

# 定义MFCC特征提取函数
def extract_features(file_path):
    # 读取音频文件
    y, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
    # 提取MFCC特征
    mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=20)
    # 将MFCC特征转换为一维向量
    mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0)
    return mfccs

# 定义音乐分类函数
def classify_music(file_path, model):
    # 提取MFCC特征
    features = extract_features(file_path)
    # 预测音乐类别
    y_pred = model.predict(features.reshape(1, -1))
    # 返回音乐类别
    return y_pred[0]

# 加载训练好的模型
model = load_model("music_classifier.h5")

# 测试音乐分类
file_path = "test_music.wav"
music_class = classify_music(file_path, model)
print("该音乐的类别为：", music_class)

这个代码示例中，首先定义了一个`extract_features()`函数，用于从一个音频文件中提取MFCC特征。接着，定义了一个`classify_music()`函数，用于对一个音乐文件进行分类。最后，加载了训练好的模型，调用`classify_music()`函数进行音乐分类测试，并输出预测的音乐类别。

需要注意的是，这个代码示例只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑一些其它因素，例如音乐文件的预处理、数据增强、模型训练等等。