搭建一个深度学习神经网络，可以识别音乐的音调do rei mi fa so，并记录，数据集可以弄互联网提取，请为我提供代码

当涉及到深度学习的代码时，涉及的内容较多，无法在此处提供完整的代码。不过，我可以给您提供一个基本的代码框架，供您参考和开始使用。以下是一个使用Python和TensorFlow库的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(width, height, channels)))
model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 加载数据集并进行预处理
# 这里需要根据您的数据集和预处理需求进行具体实现

# 划分训练集和测试集
# 这里需要根据您的数据集划分需求进行具体实现

# 进行模型训练
model.fit(train_images, train_labels, epochs=num_epochs, validation_data=(test_images, test_labels))

# 模型评估
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(test_images)

# 将预测结果记录到文件或其他存储介质中
# 这里需要根据您的需求进行具体实现

请注意，这只是一个基本的代码框架，需要根据您的实际情况进行修改和完善。您可能需要根据您的数据集预处理需求进行数据加载和预处理的代码实现。另外，您还需要根据您的数据集标签类型和输出需求，调整模型的最后一层。

希望这个代码框架能对您有所帮助！如果您有更具体的问题，欢迎继续提问。