基于mfcc和gmm的音乐流派分类python

音乐流派分类是一个非常有趣的问题，可以使用MFCC和GMM来实现。MFCC是一种用于音频信号特征提取的技术，可以将音频信号转换为一组与音高、音量等相关的特征向量。GMM是一种基于概率的分类器，可以用于将特征向量映射到不同的音乐流派。

下面是一个基于MFCC和GMM的音乐流派分类的Python代码示例：

import os
import numpy as np
import scipy.io.wavfile as wav
from python_speech_features import mfcc
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 定义函数，提取MFCC特征
def extract_features(file_name):
    (rate, sig) = wav.read(file_name)
    mfcc_feat = mfcc(sig, rate, nfft=2048)
    return mfcc_feat

# 定义函数，加载数据集
def load_data(dir_name):
    files = os.listdir(dir_name)
    data = []
    for file in files:
        if file.endswith('.wav'):
            file_path = os.path.join(dir_name, file)
            features = extract_features(file_path)
            data.append(features)
    return data

# 加载数据集
rock_data = load_data('path/to/rock/music')
jazz_data = load_data('path/to/jazz/music')

# 将数据集转换为numpy数组
rock_data = np.array(rock_data)
jazz_data = np.array(jazz_data)

# 为每个数据集添加标签
rock_labels = np.zeros(len(rock_data))
jazz_labels = np.ones(len(jazz_data))

# 将数据集合并
data = np.vstack((rock_data, jazz_data))
labels = np.hstack((rock_labels, jazz_labels))

# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 训练GMM分类器
gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full')
gmm.fit(X_train)

# 预测测试集
y_pred = gmm.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

这个代码示例假设你有两个文件夹，一个文件夹包含摇滚音乐文件，另一个文件夹包含爵士音乐文件。你需要将代码中的路径更改为你的文件夹路径，并根据需要更改GMM的参数。这个代码示例使用了sklearn库中的GaussianMixture类来训练GMM分类器，并使用numpy库计算准确率。