听歌识曲原理与实施过程全公开，用Python代码让你听啥识啥！

2023-12-21 01:32:32

摘要

听歌识曲，顾名思义，就是通过聆听歌曲，识别出歌曲的名称或相关信息。如今，这项技术已被广泛应用于各种音乐平台和应用程序中，为用户提供了极大的便利。本文将深入浅出地为你揭秘听歌识曲的原理与实施过程，让你轻松掌握听歌识曲的奥秘！同时，我们还将提供Python代码，让你可以轻松实现自己的听歌识曲程序。通过本文，你将了解音乐信息提取、音乐指纹和声学指纹等知识，并能够运用Python代码进行听歌识曲。准备好了吗？让我们一起开启听歌识曲的奇妙之旅！

听歌识曲原理

听歌识曲的原理并不复杂，本质上它是一个自动问答（Question Answering, QA）的问题。QA是指利用计算机技术自动回答人类提出的问题，而听歌识曲的任务就是要回答“这是什么歌”这个问题。

音乐信息提取

听歌识曲的第一步是提取音乐中的信息。音乐信息提取是指从音乐信号中提取出有意义的信息，包括音调、节奏、和弦、音色等。这些信息可以帮助我们识别歌曲的特征，从而将其与其他歌曲区分开来。

音乐指纹

音乐指纹是听歌识曲的核心技术之一。音乐指纹是指将音乐信息提取出来的特征按照一定的方式组合起来形成的一个唯一标识。当我们听到一首歌曲时，我们可以通过计算它的音乐指纹，然后将它与数据库中的音乐指纹进行匹配，从而识别出这首歌曲。

声学指纹

声学指纹是另一种用于听歌识曲的技术。声学指纹是指将音乐信号直接转换成一个唯一标识。声学指纹通常比音乐指纹更复杂，也更难计算，但它也更加准确。

听歌识曲实施过程

听歌识曲的实施过程可以分为以下几个步骤：

采集音频信号 ：首先，我们需要将歌曲的音频信号采集下来。这可以通过麦克风、录音设备等方式实现。
预处理 ：采集下来的音频信号通常会包含一些噪声和其他干扰，因此我们需要对它进行预处理，以去除这些干扰。
特征提取 ：预处理之后，我们需要从音频信号中提取出有意义的特征。这些特征可以包括音调、节奏、和弦、音色等。
音乐指纹生成 ：根据提取出来的特征，我们可以生成音乐指纹。音乐指纹是一个唯一标识，可以用来识别歌曲。
匹配：最后，我们将生成的音乐指纹与数据库中的音乐指纹进行匹配。如果匹配成功，则可以识别出歌曲的名称或相关信息。

Python代码实现

如果你想自己实现一个听歌识曲程序，可以使用Python代码。Python是一个功能强大的编程语言，非常适合用于开发机器学习和人工智能程序。以下是一段Python代码，可以用来实现听歌识曲功能：

import librosa
import numpy as np
import scipy.signal

# 加载音频文件
y, sr = librosa.load('path/to/audio_file.wav')

# 预处理
y = librosa.resample(y, 8000)  # 采样率降至8000Hz
y = librosa.effects.trim(y)  # 去除静音部分

# 特征提取
mfcc = librosa.feature.mfcc(y, sr)  # 梅尔频率倒谱系数
chroma = librosa.feature.chroma_stft(y, sr)  # 色度特征
spectral_centroid = librosa.feature.spectral_centroid(y, sr)  # 谱质心

# 音乐指纹生成
fingerprint = np.concatenate([mfcc, chroma, spectral_centroid], axis=1)

# 匹配
matches = []
for song in database:
    song_fingerprint = song['fingerprint']
    similarity = scipy.signal.correlate(fingerprint, song_fingerprint)
    if similarity > threshold:
        matches.append(song)

# 输出结果
if matches:
    print('歌曲名称：', matches[0]['name'])
    print('艺术家：', matches[0]['artist'])
else:
    print('歌曲未识别')