用python写一个听歌识曲代码

非常好的问题！以下是一个简单的Python代码示例，用于听歌识曲：

import os
import shazamio

# Initialize the Shazam API client
shazam = shazamio.Shazam()

# Filename of the audio file to identify
filename = "song.mp3"

# Read the audio data from the file
with open(filename, "rb") as audio_file:
    audio_data = audio_file.read()

# Identify the song using the Shazam API
song = shazam.identify(audio_data)

# Print the song title and artist
print(f"Title: {song['title']}")
print(f"Artist: {song['subtitle']}")

请注意，此示例代码使用了第三方库“shazamio”，因此您需要在使用之前安装它。您可以使用以下命令来安装：

pip install shazamio

希望您能够成功地识别出您所听的歌曲！

相关问题

怎么用python写一个听歌识曲代码

非常感谢您的提问！我可以回答您的问题。

要用Python编写一个听歌识曲代码，可以使用Python的音频处理库和机器学习库。以下是一些实现步骤：

1. 获取音频数据：使用Python的音频处理库，例如pyaudio或sounddevice，读取通过麦克风或其他来源输入的音频数据流。

2. 预处理：对音频数据进行预处理，例如降噪和滤波等。

3. 特征提取：使用librosa或其他音频处理库从处理后的音频数据中提取有关音乐曲目的特征，例如频谱、频率、声调等。

4. 训练模型：使用Python的机器学习库，例如scikit-learn或TensorFlow，构建一个训练模型，该模型可以使用提取的特征来识别音乐曲目。可以使用特定的数据集或自己收集的数据来训练模型。

5. 预测和响应：使用训练好的模型进行预测和响应。将从麦克风输入的音频数据流传递给模型，模型将使用预处理和特征提取步骤获得的特征对音乐曲目进行分类，然后将识别的曲目名称返回给用户。

希望您可以通过这些步骤编写出一个听歌识曲代码。如果您有任何问题，请随时问我。

听歌识曲代码python

可以使用Python编写听歌识曲的代码。首先，你需要安装librosa库，它是一个用于音频处理和分析的常用工具。下面是一个示例代码，用于创建一个听歌识曲的功能：

import librosa
import os
import numpy as np

def create_beat_database():
    audioList = os.listdir('music_base')
    beat_database = {}
    
    for audio in audioList:
        audioName = os.path.join('music_base', audio)
        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
            
    return beat_database

def recognize_song(audio_path, beat_database):
    y, sr = librosa.load(audio_path)
    tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
    beat_frames = librosa.feature.delta(beat_frames)
    
    # 比较待识别歌曲的节奏点与数据库中的节奏点
    for audio, beats in beat_database.items():
        similarity = np.sum(np.abs(beats - beat_frames))
        print(f"歌曲 {audio} 与待识别歌曲的相似度: {similarity}")
    
    # 根据相似度结果进行歌曲识别的逻辑处理
    
# 创建搜索库
beat_database = create_beat_database()

# 进行歌曲识别
audio_path = 'music_test/test.wav' # 待识别的歌曲路径
recognize_song(audio_path, beat_database)

这段代码首先会创建一个搜索库，其中包含了音乐库中每首歌曲的节奏点信息。然后，它会识别待识别歌曲的节奏点，并与搜索库中的歌曲进行比较，计算它们的相似度。最后，可以根据相似度结果进行歌曲识别的逻辑处理。

请注意，这只是一个示例代码，你可能需要根据自己的需求进行适当的修改和扩展。同时，为了使代码正常运行，需要将音乐库文件放入`music_base`文件夹中，待识别的歌曲放入`music_test`文件夹中，并将待识别的歌曲命名为`test.wav`。另外，你还可以通过录制麦克风音频来进行实时的歌曲识别。

希望这个示例代码能够帮助到你！