代码详解：用Python给你喜欢的音乐分个类吧
Python实现多功能音乐播放器详解
Python实现多功能⾳乐播放器详解⽬录前⾔准备⼯作知识点和所需模块环境完整代码效果展⽰导⼊模块界⾯按钮功能创建⼀个⽂件⽬录⾳乐读取功能显⽰已加载的⾳乐播放⾳乐停⽌播放下⼀⾸上⼀⾸⾳量控制关闭窗⼝前⾔就是⽤Python做⼀个简易的⾳乐播放器，废话不多说，咱们直接开⼲当然，今天做这个肯定不是最简单的，最简单的⾳乐播放器，9⾏代码⾜以import timeimport pygamefile = r'歌曲路径'pygame.mixer.init()print('正在播放',file)track = pygame.mixer.music.load(file)pygame.mixer.music.play()time.sleep(130)pygame.mixer.music.stop()准备⼯作知识点和所需模块1.python基础知识2.requests库3.time4.pygameinter6.线程环境windowspycharm 2021.2python 3.8完整代码# 导⼊import osimport timeimport tkinterimport tkinter.filedialogimport threadingimport pygame # piproot = ()root.title('⾳乐播放器')root.geometry('460x600+500+100')root.resizable(False,False) # 不能拉伸folder =''res = []num = 0now_music = ''def buttonChooseClick():"""添加⽂件夹:return:"""global folderglobal resif not folder:folder = tkinter.filedialog.askdirectory()musics = [folder + '\\' + musicfor music in os.listdir(folder) \\if music.endswith(('.mp3','.wav','.ogg'))]ret = []for i in musics:ret.append(i.split('\\')[1:])res.append(i.replace('\\','/'))var2 = tkinter.StringVar()var2.set(ret)lb = tkinter.Listbox(root,listvariable=var2)lb.place(x=50,y=100,width=260,height=300)if not folder:returnglobal playingplaying = True# 根据情况禁⽤和启⽤相应的按钮buttonPlay['state'] = 'normal'buttonStop['state'] = 'normal'# buttonPause['state'] = 'normal'pause_resume.set('播放')def play():"""播放⾳乐:return:"""if len(res):pygame.mixer.init()global numwhile playing:if not pygame.mixer.music.get_busy():netxMusic = res[num]print(netxMusic)print(num)pygame.mixer.music.load(netxMusic.encode()) # 播放pygame.mixer.music.play(1)if len(res) -1 == num:num = 0else:num = num + 1netxMusic = netxMusic.split('\\')[1:]musicName.set('playing......' + ''.join(netxMusic))else:time.sleep(0.1)def buttonPlayClick():"""点击播放:return:"""buttonNext['state'] = 'normal'buttonPrev['state'] = 'normal'# 选择要播放的⾳乐⽂件夹if pause_resume.get() == '播放':pause_resume.set('暂停')global folderif not folder:folder = tkinter.filedialog.askdirectory()if not folder:returnglobal playingplaying = True# 创建⼀个线程来播放⾳乐，当前主线程⽤来接收⽤户操作 t = threading.Thread(target=play)t.start()elif pause_resume.get() == '暂停':# pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.pause()pause_resume.set('继续')elif pause_resume.get() == '继续':# pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.unpause()pause_resume.set('暂停')def buttonStopClick():"""停⽌播放:return:"""global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()def buttonNextClick():"""下⼀⾸:return:"""global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()global numif len(res) == num:num = 0playing = True# 创建线程播放⾳乐,主线程⽤来接收⽤户操作t = threading.Thread(target=play)t.start()def closeWindow():"""关闭窗⼝:return:"""# 修改变量，结束线程中的循环global playingplaying = Falsetime.sleep(0.3)try:# 停⽌播放，如果已停⽌，# 再次停⽌时会抛出异常，所以放在异常处理结构中pygame.mixer.music.stop()pygame.mixer.quit()except:passroot.destroy()def control_voice(value=0.5):"""声⾳控制:param value: 0.0-1.0:return:"""pygame.mixer.music.set_volume(float(value))def buttonPrevClick():"""上⼀⾸:return:"""global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()## pygame.mixer.quit()global num# num += 1# num -= 1if num == 0:num = len(res) - 2# num -= 1elif num == len(res) - 1:num -= 2else:num -= 2# num -= 1print(num)playing = True# 创建⼀个线程来播放⾳乐，当前主线程⽤来接收⽤户操作 t = threading.Thread(target=play)t.start()# 窗⼝关闭root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', closeWindow)# 添加按钮buttonChoose = tkinter.Button(root,text='添加',command=buttonChooseClick)# 布局buttonChoose.place(x=50,y=10,width=50,height=20)# 播放按钮pause_resume = tkinter.StringVar(root,value='播放')buttonPlay = tkinter.Button(root,textvariable=pause_resume,command=buttonPlayClick) buttonPlay.place(x=190,y=10,width=50,height=20)buttonPlay['state'] = 'disabled'# 停⽌按钮buttonStop = tkinter.Button(root, text='停⽌',command=buttonStopClick)buttonStop.place(x=120, y=10, width=50, height=20)buttonStop['state'] = 'disabled'# 下⼀⾸buttonNext = tkinter.Button(root, text='下⼀⾸',command=buttonNextClick)buttonNext.place(x=260, y=10, width=50, height=20)buttonNext['state'] = 'disabled'# 上⼀⾸buttonPrev = tkinter.Button(root, text='上⼀⾸',command=buttonPrevClick)buttonPrev.place(x=330, y=10, width=50, height=20)buttonPrev['state'] = 'disabled'# 标签musicName = tkinter.StringVar(root, value='暂时没有播放⾳乐...')labelName = bel(root, textvariable=musicName)labelName.place(x=10, y=30, width=260, height=20)# ⾳量控制# HORIZONTAL表⽰为⽔平放置，默认为竖直,竖直为verticals = tkinter.Scale(root, label='⾳量', from_=0, to=1, orient=tkinter.HORIZONTAL,length=240, showvalue=0, tickinterval=2, resolution=0.1,command=control_voice) s.place(x=50, y=50, width=200)# 显⽰root.mainloop()效果展⽰简易版的还有个半成品的，⽬前代码没写完导⼊模块import osimport timeimport tkinterimport tkinter.filedialogimport threadingimport pygame界⾯root = ()root.title('⾳乐播放器')root.geometry('460x600+500+100')root.resizable(False,False) # 不能拉伸# 显⽰root.mainloop()按钮# 添加按钮buttonChoose = tkinter.Button(root,text='添加')# 布局buttonChoose.place(x=50,y=10,width=50,height=20)# 播放按钮pause_resume = tkinter.StringVar(root,value='播放')buttonPlay = tkinter.Button(root,textvariable=pause_resume)buttonPlay.place(x=190,y=10,width=50,height=20)buttonPlay['state'] = 'disabled'# 停⽌按钮buttonStop = tkinter.Button(root, text='停⽌')buttonStop.place(x=120, y=10, width=50, height=20)buttonStop['state'] = 'disabled'# 下⼀⾸buttonNext = tkinter.Button(root, text='下⼀⾸')buttonNext.place(x=260, y=10, width=50, height=20)buttonNext['state'] = 'disabled'# 上⼀⾸buttonPrev = tkinter.Button(root, text='上⼀⾸')buttonPrev.place(x=330, y=10, width=50, height=20)buttonPrev['state'] = 'disabled'# 标签musicName = tkinter.StringVar(root, value='暂时没有播放⾳乐...') labelName = bel(root, textvariable=musicName)labelName.place(x=10, y=30, width=260, height=20)# ⾳量控制# HORIZONTAL表⽰为⽔平放置，默认为竖直,竖直为verticals = tkinter.Scale(root, label='⾳量', from_=0, to=1, orient=tkinter.HORIZONTAL, length=240, showvalue=0, tickinterval=2, resolution=0.1)s.place(x=50, y=50, width=200)功能创建⼀个⽂件⽬录folder =''res = []num = 0now_music = ''⾳乐读取功能def buttonChooseClick():global folderglobal resif not folder:folder = tkinter.filedialog.askdirectory()musics = [folder + '\\' + musicfor music in os.listdir(folder) \\if music.endswith(('.mp3','.wav','.ogg'))]ret = []for i in musics:ret.append(i.split('\\')[1:])res.append(i.replace('\\','/'))if not folder:returnglobal playingplaying = True# 根据情况禁⽤和启⽤相应的按钮buttonPlay['state'] = 'normal'buttonStop['state'] = 'normal'# buttonPause['state'] = 'normal'pause_resume.set('播放')显⽰已加载的⾳乐var2 = tkinter.StringVar()var2.set(ret)lb = tkinter.Listbox(root,listvariable=var2)lb.place(x=50,y=100,width=260,height=300)播放⾳乐def play():if len(res):pygame.mixer.init()global numwhile playing:if not pygame.mixer.music.get_busy():netxMusic = res[num]print(netxMusic)print(num)pygame.mixer.music.load(netxMusic.encode())# 播放pygame.mixer.music.play(1)if len(res) -1 == num:num = 0else:num = num + 1netxMusic = netxMusic.split('\\')[1:]musicName.set('playing......' + ''.join(netxMusic))else:time.sleep(0.1)# 点击播放def buttonPlayClick():buttonNext['state'] = 'normal'buttonPrev['state'] = 'normal'# 选择要播放的⾳乐⽂件夹if pause_resume.get() == '播放':pause_resume.set('暂停')global folderif not folder:folder = tkinter.filedialog.askdirectory()if not folder:returnglobal playingplaying = True# 创建⼀个线程来播放⾳乐，当前主线程⽤来接收⽤户操作 t = threading.Thread(target=play)t.start()elif pause_resume.get() == '暂停':# pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.pause()pause_resume.set('继续')elif pause_resume.get() == '继续':# pygame.mixer.init()pygame.mixer.music.unpause()pause_resume.set('暂停')停⽌播放def buttonStopClick():global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()下⼀⾸def buttonNextClick():global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()global numif len(res) == num:num = 0playing = True# 创建线程播放⾳乐,主线程⽤来接收⽤户操作t = threading.Thread(target=play)t.start()上⼀⾸def buttonPrevClick():global playingplaying = Falsepygame.mixer.music.stop()## pygame.mixer.quit()global num# num += 1# num -= 1if num == 0:num = len(res) - 2# num -= 1elif num == len(res) - 1:num -= 2else:num -= 2# num -= 1print(num)playing = True# 创建⼀个线程来播放⾳乐，当前主线程⽤来接收⽤户操作t = threading.Thread(target=play)t.start()⾳量控制def control_voice(value=0.5):pygame.mixer.music.set_volume(float(value))关闭窗⼝def closeWindow():# 修改变量，结束线程中的循环global playingplaying = Falsetime.sleep(0.3)try:# 停⽌播放，如果已停⽌，# 再次停⽌时会抛出异常，所以放在异常处理结构中pygame.mixer.music.stop()pygame.mixer.quit()except:passroot.destroy()到此这篇关于Python实现多功能⾳乐播放器详解的⽂章就介绍到这了,更多相关Python⾳乐播放器内容请搜索以前的⽂章或继续浏览下⾯的相关⽂章希望⼤家以后多多⽀持！。
Python实现的音乐推荐算法研究及应用
Python实现的音乐推荐算法研究及应用一、引言随着互联网的快速发展，音乐推荐系统在音乐服务平台中扮演着越来越重要的角色。
用户可以通过音乐推荐系统发现新的音乐，提升用户体验，增加用户粘性。
本文将探讨Python实现的音乐推荐算法在实际应用中的研究和应用。
二、音乐推荐算法概述音乐推荐算法是一种基于用户历史行为数据和音乐特征数据，通过计算相似度或者建立模型来为用户推荐个性化音乐的系统。
常见的音乐推荐算法包括协同过滤、内容-based 推荐、深度学习等。
Python 作为一种功能强大且易于上手的编程语言，被广泛应用于音乐推荐算法的实现。
三、协同过滤算法协同过滤算法是一种常见的音乐推荐算法，主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤是通过计算用户之间的相似度来为用户推荐相似用户喜欢的音乐；基于物品的协同过滤是通过计算物品之间的相似度来为用户推荐与其历史喜欢物品相似的音乐。
Python中可以使用Surprise等库来实现协同过滤算法。
四、内容-based 推荐算法内容-based 推荐算法是根据用户历史行为数据和音乐特征数据，通过计算音乐之间的相似度来为用户推荐个性化音乐。
这种算法不依赖于其他用户的行为数据，更加注重音乐本身的特征。
Python中可以使用scikit-learn等库来实现内容-based 推荐算法。
五、深度学习在音乐推荐中的应用深度学习作为人工智能领域的热门技术，在音乐推荐领域也有着广泛的应用。
通过构建深度神经网络模型，可以更好地挖掘用户行为数据和音乐特征数据之间的关系，提高音乐推荐系统的准确性和个性化程度。
Python中可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现复杂的神经网络模型。
六、Python实现的音乐推荐系统案例分析以某音乐平台为例，介绍如何使用Python实现各种音乐推荐算法，并结合实际案例进行分析。
通过对比不同算法在准确性、覆盖率、多样性等方面的表现，帮助读者更好地理解各种算法之间的优缺点。
Python在音乐创作中的应用
Python在音乐创作中的应用Python在音乐创作中的应用随着科技的不断发展，计算机科学在艺术创作领域的运用也越来越广泛。
音乐作为艺术的一种表现形式，自然也不例外。
Python作为一种流行的编程语言，也在音乐创作中扮演着重要的角色。
本文将探讨Python在音乐创作中的应用及其优势。
一、Python在音乐分析中的应用在开始讨论Python在音乐创作中的应用之前，需要先了解Python 在音乐分析中的运用。
Python可以通过各种库和工具来将音频转换为数字信号，并进行特征提取。
例如，使用Python的Librosa库可以直接读取音乐文件，并分析其频率、音高、音量等参数。
这些参数可以被用来进行音乐分类、识别和分析，从而为音乐创作提供依据。
此外，Python还可以通过使用CNN（卷积神经网络）等机器学习算法来进行音乐分类和识别。
二、Python在音乐生成中的应用Python还可以被用来进行音乐生成。
使用Python的MIDI库和音乐生成算法，可以编写代码生成旋律、和弦和节奏。
这些生成的音乐可以作为创作的灵感来源，也可以被进一步修改和完善。
以下是一些用Python生成音乐的实例：1.使用神经网络生成音乐神经网络可以被用来模拟音乐创作中的灵感和创造力。
这些算法在生成灵感独特的旋律和节奏方面表现出色。
在Python中，可以使用TensorFlow、Keras等来实现这些算法。
此外，还可以使用Magenta（由Google开发的音乐生成库），将其集成到Python中。
2.使用遗传算法生成音乐遗传算法可以被用来生成音乐的和声、伴奏等。
这些算法使用自然选择和突变的机制来生成新的音乐瓶颈，从而达到一定的适应性和多样性。
在Python中，可以使用DEAP等遗传算法库来实现这些算法。
3.使用L-systems生成音乐L-systems是一种用来描述自然形态（如树木、藻类）的形状和构造的生成系统。
在音乐中，L-systems可用于生成交替乐段、主旋律和伴奏等。
Python与音频处理使用Librosa和Pydub进行音频处理和音乐分析
Python与音频处理使用Librosa和Pydub进行音频处理和音乐分析近年来，随着数字音乐的普及和音频处理技术的不断革新，人们对音频处理和音乐分析的需求也越来越高。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，为音频处理和音乐分析提供了丰富的工具和库。
本文将介绍如何使用Librosa和Pydub这两个Python库来进行音频处理和音乐分析。
一、Librosa库Librosa是一个专门用于音频和音乐信号分析的Python库。
它提供了一系列高效而灵活的函数，能够读取、处理和分析音频信号数据。
使用Librosa库，我们可以轻松地读取音频文件、提取音频特征、分析节奏和音调等。
1. 音频文件读取使用Librosa库读取音频文件非常简单。
我们只需调用`librosa.load()`函数，并指定待读取的音频文件路径即可。
例如：```pythonimport librosa# 读取音频文件audio_data, sampling_rate = librosa.load("audio_file.mp3")```上述代码中，`audio_data`变量将包含音频文件的数据，`sampling_rate`变量将包含采样率。
2. 音频特征提取Librosa库提供了多种音频特征提取函数，例如`librosa.feature.mfcc()`可以提取音频的梅尔频率倒谱系数（MFCC），`librosa.feature.chroma_stft()`可以提取音频的色度谱特征等。
这些特征可以用于音频分类、音频识别等任务。
```pythonimport librosa# 提取音频的梅尔频率倒谱系数（MFCC）mfcc = librosa.feature.mfcc(audio_data, sr=sampling_rate)```上述代码中，`mfcc`变量将包含音频的MFCC特征。
二、Pydub库Pydub是一个用于音频处理的Python库，它提供了一系列简单易用的函数，能够实现音频文件的剪切、合并、格式转换等操作。
代码详解：用Python给你喜欢的音乐分个类吧
代码详解：⽤Python给你喜欢的⾳乐分个类吧代码详解：⽤Python给你喜欢的⾳乐分个类吧你喜欢什么样的⾳乐？⽬前，很多公司实现了对⾳乐的分类，要么是为了向客户提供推荐(如Spotify、SoundCloud)，要么只是作为⼀种产品(如Shazam)。
对⾳乐进⾏分类，⾸先要确定⾳乐类型。
事实证明，⽤机器学习技术从⼤量数据中找出⾳乐的各种潮流和类型是⾮常成功的。
⾳乐分析亦然。
本⽂我们将学习如何⽤Python进⾏⾳频/⾳乐信号分析以及之后如何⽤该技能对不同类型的⾳乐⽚段进⾏分类。
⽤Python处理⾳频声⾳以⾳频信号的形式表⽰，⾳频信号具有频率、带宽、分贝等参数，⾳频信号⼀般可表⽰为振幅和时间的函数。
这些声⾳有多种格式，因此计算机可以对其进⾏读取和分析。
例如：mp3 格式WMA (Windows Media Audio) 格式wav (Waveform Audio File) 格式⾳频库Python有⼀些很好⽤的⾳频处理库，⽐如Librosa和PyAudio。
另外，还有⼀些基本的⾳频功能的内置模块。
我们将主要使⽤两个⾳频库进⾏⾳频采集和回放，如下：1.LibrosaLibrosa是⼀个Python模块，通常⽤于分析⾳频信号，但更适合⾳乐信号分析。
它包括构建⼀个⾳乐信息检索（MIR）系统的具体细节，⽬前，Librosa已充分实现⽂档化，并具有许多相关的⽰例和教程。
安装pip install librosaorconda install -c conda-forge librosa可以安装附带很多⾳频解码器的ffmpeg（⼀个开源免费跨平台的视频和⾳频流⽅案）以提⾼⾳频解码功率。
2.IPython.display.AudioIPython.display.Audio可以让⽤户直接在Jupyter notebook中播放⾳频。
⾳频包加载import librosaaudio_path = '../T08-violin.wav'x , sr = librosa.load(audio_path)print(type(x), type(sr))print(x.shape, sr)(396688,) 22050以上步骤的返回值为⼀段⾳频的时间序列，其默认采样频率(sr)为22KHZ mono。
python高级表白代码
python高级表白代码Python是一种简洁、易学易用的编程语言，也是许多程序员心中的最爱。
今天，我们将介绍一些用Python实现高级表白的代码。
首先，我们需要用Python编写一个程序，可以在屏幕上输出一些情话来表达爱意。
例如：```print('亲爱的，我想对你说：')print('你是我的唯一，我的爱人，我的幸福！')print('我喜欢你的微笑，喜欢你的眼睛，喜欢你的一切。
') print('请你接受我的爱意，嫁给我吧！')```这样，我们就可以在控制台中看到一段浪漫的情话了。
但是，用Python实现高级表白不仅仅是输出一些情话，我们还可以利用Python来制作一些个性化的表白软件。
例如，我们可以用Python实现一个程序，在屏幕上显示一张美丽的图片，同时附带一段浪漫的音乐和文字表白。
代码示例如下：```import pygamedef show_love():# 初始化pygamepygame.init()# 设置窗口大小和标题screen = pygame.display.set_mode((800, 600))pygame.display.set_caption('表白')# 加载图片并显示image = pygame.image.load('love.jpg')screen.blit(image, (0, 0))# 加载音乐并播放pygame.mixer.music.load('love.mp3')pygame.mixer.music.play()# 显示文字font = pygame.font.Font(None, 36)text = font.render('亲爱的，我爱你！', True, (255, 0, 0)) screen.blit(text, (300, 500))# 刷新屏幕pygame.display.flip()# 等待用户关闭窗口while True:for event in pygame.event.get():if event.type == pygame.QUIT:pygame.quit()returnshow_love()```这个程序会在屏幕上显示一张名为“love.jpg”的图片，并播放一首名为“love.mp3”的音乐。
Python音频处理入门掌握使用Python进行音频处理和分析的基本知识
Python音频处理入门掌握使用Python进行音频处理和分析的基本知识Python音频处理入门Python作为一种简单易学的编程语言，拥有丰富的库和工具，可以实现各种各样的任务。
其中之一就是音频处理。
本文将介绍如何使用Python进行音频处理和分析的基本知识。
一、安装必要的库在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库，用于音频处理和分析。
其中最常用的库是如下几个：1. NumPy：用于处理和存储音频数据的库；2. SciPy：包含了一些音频处理所需的信号处理函数；3. Matplotlib：用于绘制音频数据和分析结果的库；4. Librosa：专门用于音频处理和分析的库。
你可以使用pip命令来安装这些库，例如：```pip install numpy scipy matplotlib librosa```二、读取和播放音频文件使用Python处理音频的第一步是读取音频文件，并进行播放。
我们可以使用Librosa库来读取音频文件，使用PyAudio库来播放音频。
以下是一个简单的示例代码：```pythonimport librosaimport librosa.displayimport sounddevice as sd# 读取音频文件audio_file = 'example.wav'audio, sr = librosa.load(audio_file)# 播放音频sd.play(audio, sr)```上述代码中，我们首先使用Librosa库的`load`函数读取音频文件，并将其存储在`audio`变量中。
同时，我们还会获得音频的采样率，存储在`sr`变量中。
然后，使用PyAudio库的`play`函数将音频文件进行播放。
三、音频可视化理解音频数据是音频处理的关键一步。
我们可以使用Matplotlib库来绘制音频数据的波形图和频谱图。
1. 绘制波形图```pythonimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制波形图plt.figure(figsize=(12, 4))librosa.display.waveplot(audio, sr=sr)plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Amplitude')plt.title('Waveform')plt.show()```上述代码中，我们使用Matplotlib库的`figure`函数创建一个图形窗口，并使用Librosa库的`waveplot`函数绘制音频数据的波形图。
Python中的音乐编程指南
Python中的音乐编程指南音乐是人们生活中不可或缺的一部分，而编程则是现代社会中的核心技能之一。
将音乐与编程结合起来，不仅可以创造出令人惊叹的音乐作品，也有助于学习和理解编程的概念。
Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的音乐编程库和工具，使得音乐编程变得轻而易举。
本文将介绍一些关键的Python音乐编程指南，帮助您在Python中开始您的音乐编程之旅。
1. 安装必要的库和工具在Python中进行音乐编程之前，首先需要安装相关的库和工具。
其中，两个重要的库是`pydub`和`pygame`。
`pydub`库用于处理音频文件，包括加载、裁剪、合并等功能；而`pygame`库是一款专门用于游戏开发的库，但也可以用于音乐编程。
同时，还需要安装一些音频编辑软件，如Audacity，用于编辑和保存音频文件。
2. 加载和播放音频文件在Python中，使用`pydub`库可以轻松地加载和播放音频文件。
首先，导入`pydub`库，并使用`AudioSegment`类加载音频文件。
然后，使用`play()`方法播放音频文件。
下面是一个简单的示例：```pythonfrom pydub import AudioSegment# 加载音频文件audio = AudioSegment.from_file("music.mp3")# 播放音频文件audio.play()```3. 生成音乐片段除了加载现有的音频文件，Python还可以生成自己的音乐片段。
可以使用`AudioSegment`类中的`silent()`方法创建一个空的音频片段，然后使用`+`操作符将多个音频片段合并在一起。
下面是一个示例，演示了如何生成一段简单的音乐片段：```pythonfrom pydub import AudioSegment# 创建空的音频片段music = AudioSegment.silent(duration=5000)# 生成音乐片段note = AudioSegment.from_file("note.wav")music += note# 播放音乐片段music.play()```4. 修改音频文件在Python中，可以很容易地修改音频文件，例如裁剪、混音和调整音量等。
编程与音乐：使用代码创作音乐和声音效果
编程与音乐：使用代码创作音乐和声音效果在现代科技的推动下，编程和音乐两个看似毫不相干的领域实际上有着密切的联系。
编程可以不仅仅是一种工具，还可以成为一种创作艺术，通过编写代码来创作音乐和声音效果。
这种方式不仅可以帮助音乐家和作曲家实现他们的创意，还可以为普通人提供一种全新的音乐创作方法。
编程语言和音乐的结合可以追溯到上个世纪50年代末期，当时的音乐家们意识到，在计算机的帮助下，他们可以通过编写程序来生成音乐。
这种思想演变成了一种被称为“计算音乐学”的领域，它探索如何使用计算机来创建和处理音乐。
在编程语言中，有一种特殊的语言称为音乐编程语言。
通过音乐编程语言，我们可以使用代码表示音乐的各个元素，例如音符、节奏、和声等。
使用这种语言，我们可以创作出复杂的音乐作品，而不再需要使用传统的乐谱。
最著名的音乐编程语言之一是Csound。
Csound是一种开源的音乐合成器，它的设计目标是为音乐创作者提供一个强大且灵活的工具。
通过编写Csound代码，我们可以创建各种声音效果，包括仿真现实世界中的音乐乐器，以及创造出一些独特的音乐效果。
一个简单的Csound代码示例如下：```<CsoundSynthesizer><CsInstruments>instr 1iFreq = p4iAmp = p5aOut vco2 iAmp, iFreqouts aOut, aOutendin</CsInstruments><CsScore>f1 0 16384 10 1 ;生成一个音频文件用于播放i1 0 1 440 0.5 ;在初始时刻播放一个持续时间为1秒的音符e</CsScore></CsoundSynthesizer>```这段代码定义了一个简单的乐器，使用正弦波振荡器生成声音。
我们可以通过修改代码中的参数来改变生成的声音。
另一个著名的音乐编程语言是SuperCollider。
Python与音乐分析技术
Python与音乐分析技术Python是一种高级编程语言，它的灵活性和强大的计算能力，使其成为音乐分析技术中不可或缺的工具之一。
音乐是人类文化中不可分割的一部分，对音乐进行分析可以让人们更好地理解音乐所传达的情感和意义。
本文将介绍Python在音乐分析中的基本应用和相关技术。
首先，Python可以用来分析音频文件中的音频信号。
在Python中，可以使用多种第三方库来处理音频文件，如pydub、librosa、scikit-learn、numpy等。
其中，pydub库可以用来打开音频文件，切割音频文件，将音频文件转换为不同格式，以及输出音频文件。
librosa库则可以用来提取音频文件的各种特征，如能量、频率、时长、音高等。
scikit-learn和numpy库则可以用来处理各种音频特征数据，如分类、聚类等。
其次，Python还可以用来进行音乐推荐。
音乐推荐是音乐分析的一个重要领域，它可以根据用户的音乐偏好和听歌记录，推荐相似的音乐或者新颖的音乐给用户。
在Python中，可以使用多种推荐算法来实现音乐推荐，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、深度学习算法等。
协同过滤算法是最常用的音乐推荐算法之一，它可以根据用户的历史音乐评分和相似用户的评分预测用户对新歌曲的评分，从而进行推荐。
基于内容的推荐算法则可以根据歌曲的各种特征，如歌曲的流派、节奏、音高、歌词等进行推荐。
深度学习算法则可以融合协同过滤和基于内容的方法，从而更准确地预测用户的喜好和推荐歌曲。
另外，Python还可以用来进行音乐自动化生成。
音乐自动化生成是人工智能领域的一项重要研究，它可以通过机器学习和深度学习技术，让计算机自动演奏出优美的音乐。
在Python中，可以使用多种深度学习算法和音乐生成库来进行音乐自动化生成，如Magenta、Music21、DeepJ、Neural Network Music等。
这些库能够通过分析大量的音乐数据，自动学习和生成音乐，并根据用户的需要进行创意输出。
利用Python进行音乐合成和音频编程
利用Python进行音乐合成和音频编程音乐合成和音频编程是当今音乐创作和音频处理领域中极具创意和实用性的技术手段。
Python作为一种简单易学的编程语言，也被广泛应用于音乐合成和音频编程的实践中。
本文将介绍如何利用Python进行音乐合成和音频编程，为读者提供一个全面了解和入门相关领域的指南。
一、音乐合成的概念和原理音乐合成是通过计算机生成声音信号，以模拟各种乐器的音色和音效。
它通过将不同的音频参数进行调整，如频率、音量、声波形状等，来模拟乐器发声的特点。
Python提供了一些强大的音频处理库，如Librosa和Pydub，可以帮助我们在合成音乐时进行音频参数的操作和控制。
二、Python中的音乐合成库1. Librosa：Librosa是一个用于音频分析和音乐信息检索的Python 库。
它提供了一系列函数和工具，可以帮助我们读取、处理和转换音频文件，为音乐合成提供基础支持。
2. Pydub：Pydub是一个简单易用的音频处理库，它建立在FFmpeg之上，可以处理多种音频文件格式。
Pydub提供了一些常用的音频操作函数，如音频剪辑、拼接、混音等，可用于音乐合成和音频编程的实现。
三、音乐合成的基本步骤在利用Python进行音乐合成时，通常需要经过以下几个基本步骤：1. 导入音频文件：使用Librosa或Pydub库中的函数，将音频文件导入到Python中进行处理。
2. 音频参数调整：通过修改音频文件的频率、音量、声波形状等参数，模拟不同乐器的音色和音效。
3. 合成音频：根据乐曲的谱子和音乐创作的需求，利用Python代码生成需要的声音信号。
4. 输出音频文件：将合成的音频信号保存为音频文件，以供播放或进一步处理。
四、音乐合成的应用场景音乐合成和音频编程在音乐创作、游戏开发和声音设计等领域有着广泛的应用。
通过Python的音乐合成技术，我们可以创作出独特的音乐作品，生成逼真的音效，为多媒体产品增添创意和趣味性。
利用Python进行音乐推荐和智能播放列表生成
利用Python进行音乐推荐和智能播放列表生成Python在音乐领域的应用日益广泛，其中包括音乐推荐和智能播放列表生成功能。
音乐推荐是指根据用户的喜好和习惯，为其推荐可能感兴趣的音乐；而智能播放列表生成则是根据一定的规则和算法，自动为用户生成适合不同场景的播放列表。
本文将介绍如何利用Python 实现音乐推荐和智能播放列表生成，并且通过代码演示展示算法的实现过程。
一、音乐推荐音乐推荐是根据用户的历史听歌记录、喜好分类和其他相关信息，为其个性化推荐可能感兴趣的音乐。
具体实现过程如下：1. 数据收集首先，我们需要收集用户的历史听歌记录和其他相关数据。
可以利用Python中的爬虫技术从音乐平台或者社交媒体上获取用户的听歌数据，如歌曲名称、艺术家、专辑名称、播放次数等信息。
2. 数据处理收集到的数据需要进行处理和清洗，以准备进行后续的分析和推荐工作。
可以使用Python中的数据处理库，如pandas和numpy，对数据进行清洗、去重、归一化等操作。
3. 特征提取根据不同的算法，我们需要从用户的历史听歌记录中提取特征。
特征可以是歌曲的流派、歌手的音域范围、歌曲的情感色彩等。
提取特征的过程可以通过Python中的机器学习库、音频处理库等来实现。
4. 模型训练和评估根据提取到的特征和用户的历史听歌记录，我们可以使用Python中的机器学习算法来进行模型的训练。
常用的算法包括协同过滤、基于内容的推荐、矩阵分解等。
训练完成后，我们需要评估模型的性能，可以使用交叉验证和其他评估指标来度量模型的准确性和效果。
5. 推荐结果生成在模型训练和评估完成后，我们可以利用用户的个人信息和推荐模型，为用户生成个性化的音乐推荐结果。
在生成推荐结果时，可以考虑歌曲的相似度、流行度、个性化权重等因素。
二、智能播放列表生成智能播放列表生成是根据用户的喜好和场景需求，自动生成适合不同场景的音乐播放列表。
具体实现过程如下：1. 场景分类首先，我们需要将不同的场景进行分类，如休闲、晨跑、聚会等，并为每个场景设计相应的特征。
pyAudioAnalysis-用于音频特征提取，分类，分段和应用的python库
pyAudioAnalysis-用于音频特征提取，分类，分段和应用的python库pyAudioAnalysis是一个开放的Python库，提供了许多与音频相关的功能，着重于特征提取，分类，分段和可视化问题。
功能pyAudioAnalysis是一个Python库，涵盖了广泛的音频分析任务。
通过pyAudioAnalysis您可以：•提取音频特征和表示形式（例如，mfccs, spectrogram, chromagram）•训练，参数调整和评估音频片段的分类器•分类未知声音•检测音频事件并从长时间录音中排除静音期•执行监督性细分（联合细分-分类）•执行无监督的分段（例如，说话者二值化）并提取音频缩略图•训练和使用音频回归模型（示例应用程序：情感识别）•应用降维以可视化音频数据和内容相似性实用功能将Mp3批量转换为Wav函数使用提供的采样率（第二个参数）和通道数（第三个参数）convertDirMP3ToWav(dirName, Fs, nC, useMp3TagsAsName = False) 将文件夹的所有MP3文件转换dirName为WAV文件。
如果将最后一个参数（useMp3TagsAsName）设置为True，则输出的WAV文件将通过MP3标签（歌手和歌曲名）命名，否则将使用MP3文件名（当然，扩展名为.wav）命令行使用示例python audioAnalysis.py dirMp3toWav -i MusicData/ -r 16000 -c 1另外，convertFsDirWavToWav()可以使用函数将存储在特定文件夹中的WAV列表转换为另一个采样率的相同信号的新列表（再次是WAV文件）。
交流示例：python audioAnalysis.py dirWavResample -i MusicData/ -r 8000 -c 1新文件存储在名为Fs_Nc的新文件夹下，例如Fs8000_NC1pyAudioAnalysis - Theodoros Giannakopoulos下载安装下载文件包：pyAudioAnalysis模块下载安装依赖：pip install -r ./requirements.txt使用pip安装： pip install -e音频分类示例pyAudioAnalysis提供了易于调用的包装器来执行音频分析任务。
如何使用Python进行音乐创作？
如何使用Python进行音乐创作？在当今数字化的时代，音乐创作的方式变得越来越多样化。
Python 作为一种强大且灵活的编程语言，为音乐创作提供了新的可能性。
接下来，让我们一起探索如何使用 Python 进行音乐创作。
首先，我们需要了解一些基本的音乐理论知识。
音乐是由音符、节拍、旋律、和声等元素组成的。
音符代表着不同的音高，节拍决定了音乐的节奏，旋律是一系列有组织的音符序列，和声则是多个音符同时发声所产生的效果。
要使用 Python 进行音乐创作，我们需要安装一些相关的库。
其中，｀pygame` 和｀mido` 是两个常用的库。
｀pygame` 可以用于播放音频，｀mido` 则用于处理 MIDI 消息。
｀｀｀pythonimport numpy as npimport pygamedef generate_sound(frequency, duration)：sample_rate ＝ 44100num_samples ＝ int(duration sample_rate)samples ＝ npsin(2 nppi nparange(num_samples) frequency ／sample_rate)samples ＝（samples 32767)astype(npint16)return samplespygamemixerinit(）sound ＝ generate_sound(440, 2) 生成 440Hz 的声音，持续 2 秒pygamemixerSound(sound)play(）｀｀｀这只是一个简单的示例，实际的音乐创作中，我们需要生成一系列的音符，并按照一定的节奏和旋律组合起来。
接下来，我们可以使用循环来生成一段旋律。
比如，我们想要生成一个简单的 C 大调音阶：｀｀｀pythonimport timenotes ＝ 26163, 29366, 32963, 34923, 39200, 44000, 49388, 52325 C 大调音阶的频率for note in notes:sound ＝ generate_sound(note, 1) 每个音符持续 1 秒pygamemixerSound(sound)play(）timesleep(1) 等待 1 秒｀｀｀除了生成单个音符和简单的旋律，我们还可以使用 Python 来创建复杂的节奏。
使用Python进行音频处理和音乐创作
使用Python进行音频处理和音乐创作Python是一种功能强大的编程语言，不仅适用于数据分析、机器学习等领域，还可以用于音频处理和音乐创作。
本文将介绍如何使用Python进行音频处理和音乐创作的基本技巧和工具。
通过学习本文，读者可以了解如何利用Python的库和工具来处理音频文件、生成音频效果和创作音乐。
一、准备工作在开始使用Python进行音频处理之前，我们需要安装一些必要的库和软件。
首先，需要安装Python解释器。
推荐使用Anaconda发行版，因为它已经预装了大部分常用的科学计算库和工具。
其次，需要安装一些用于音频处理的Python库，如NumPy、SciPy和PyDub等。
这些库可以通过pip命令进行安装。
另外，为了进行音频的可视化，我们还需要安装Matplotlib库。
二、音频处理技巧1. 音频文件读取和写入在Python中，我们可以使用PyDub库来读取和写入音频文件。
PyDub提供了一种简单易用的方式来处理音频文件，在处理过程中，我们可以对音频进行切割、合并和格式转换等操作。
2. 音频特征提取音频特征是音频信号的数值表示。
在音频处理中，我们常常需要提取一些关键的音频特征，如音频的时长、频率、响度等。
Python的Librosa库可以帮助我们提取这些音频特征。
通过分析音频的频谱图、时频图和波形图等，我们可以更好地理解和处理音频信号。
三、音乐创作工具1. MIDI解析与生成MIDI是一种用于表示音乐信息的文件格式。
在Python中，我们可以使用midiutil库来解析和生成MIDI文件。
通过解析MIDI文件，我们可以获取音乐的各个音轨和乐器信息，进而进行音乐分析和处理。
而通过生成MIDI文件，我们可以创作出自己的音乐作品。
2. 音频合成音频合成是将多个音频信号合并成一个的过程。
在Python中，我们可以使用PyDub库来实现音频合成。
通过合成不同的音频片段，我们可以创作出充满创意的音乐作品。
代码之音：用编程语言创作音乐和声音效果
代码之音：用编程语言创作音乐和声音效果代码之音，指的是通过编程语言创作音乐和声音效果的一种艺术形式。
随着计算机技术的不断发展，编程已经渗透到了各个艺术领域，包括音乐。
通过编程，我们可以使用代码来控制音频的生成、处理和播放，从而创造出各种独特的音乐作品和声音效果。
编程语言为创作音乐提供了新的可能性和创作方式。
以Python为例，它的简洁、灵活的语法使得编写音乐代码变得更加容易。
通过Python编程，我们可以创建各种不同风格的音乐作品，包括古典音乐、电子音乐、爵士乐等等。
通过编写代码，我们可以控制音符、音高、音量、音色等各种音乐元素，从而创造出独特的音乐作品。
除了Python，还有许多其他编程语言也可以用来创作音乐和声音效果。
例如，C语言可以用于开发音频处理和合成软件，实现更加复杂和精确的音频处理效果。
Max/MSP是一种流行的视觉编程语言，也可以用于创作音乐和声音效果，它提供了丰富的音频处理模块和界面组件，使得音乐的创作和演奏更加直观和交互。
通过编程，我们还可以创造出各种独特的声音效果。
例如，我们可以编写代码来模拟各种乐器的声音，包括钢琴、吉他、小提琴等等。
通过改变代码中的参数，我们可以调整声音的音色、音量、音高等。
此外，我们也可以利用编程来生成各种特殊效果的声音，比如回声、混响、合唱等。
除了创作音乐，编程语言还可以用于音乐教育和音乐计算。
通过编程，我们可以创建音乐教学软件，帮助学生学习音乐理论、乐器演奏和音乐创作等。
同时，我们也可以利用编程来进行音乐分析和音乐生成。
例如，通过分析音乐数据，我们可以提取音乐特征，分析音乐的情感、节奏等属性。
通过音乐生成算法，我们还可以使用机器学习和人工智能技术来生成新的音乐作品。
总的来说，代码之音是一种将编程与音乐艺术相结合的创新方式。
通过编程语言，我们可以创作出各种独特的音乐作品和声音效果，并且将音乐与其他艺术形式结合起来。
代码之音不仅拓宽了音乐创作的方式和思路，也为我们带来了更加丰富多样的音乐体验。
python音乐分类--knn
python⾳乐分类--knn1 #利⽤knn算法分类⾳乐，将⾳乐进⾏情绪分类2 #将⾳乐分为兴奋的（excited），愤怒的（angry），悲伤的（sorrowful），轻松的（relaxed）34 #可分离因素5 # mfcc67 import numpy as np8from matplotlib import pyplot as plt9from scipy import io as spio10from sklearn.decomposition import pca11from sklearn.preprocessing import StandardScaler12 import librosa13 import librosa.display14from mutagen.mp3 import MP315 import numpy as np16 import os1718 def getFeature(path):19 y, sr = librosa.load(path)2021 mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)22 mfccNew = np.ravel(mfccs[:, :1000])23return mfccNew2425 def loadDataSet():26 #歌曲的数量27 dataSet = np.zeros((40, 40000))28 labels = []2930 excited = r'./musicF/excited'31 angry = r'./musicF/angry'32 sorrowful = r'./musicF/sorrowful'33 relaxed = r'./musicF/relaxed'3435 filenames = os.listdir(excited)36 i = 037for filename in filenames:38 print(filename)39 dataSet[i] = getFeature(excited + '/' + filename)40 labels.append('excited')41 i += 14243 filenames = os.listdir(angry)44for filename in filenames:45 print(filename)46 dataSet[i] = getFeature(angry + '/' + filename)47 labels.append('angry')48 i += 14950 filenames = os.listdir(sorrowful)51for filename in filenames:52 print(filename)53 dataSet[i] = getFeature(sorrowful + '/' + filename)54 labels.append('sorrowful')55 i += 15657 filenames = os.listdir(relaxed)58for filename in filenames:59 print(filename)60 dataSet[i] = getFeature(relaxed + '/' + filename)61 labels.append('relaxed')62 i += 1636465return dataSet, labels6667 #欧⼏⾥得距离计算相关度68 def kNNClassify(features, dataSet, k, labels):69 numSamples = dataSet.shape[0]70 t = np.tile(features, (numSamples , 1))71727374 diffVal = t - dataSet #向量操作7576 squareDiffVal = diffVal ** 277 squareDist = np.sum(squareDiffVal,1)78 distance = squareDist ** 0.57980 #对相关度进⾏排序，相关度由⼤到⼩（数值由⼩到⼤）81 sortedDistIndices = np.argsort(distance)8283 classCount = {}84for i in range(k):8586 voteLabel = labels[sortedDistIndices[i]]87 classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 18889 maxCount = 090 ansKey = None91for key, value in classCount.items():92if value > maxCount:93 ansKey = key94 maxCount = value95return ansKey9697 #保存⽂件98 def saveData(dataSet):99 np.savetxt(r'./musicF/dataSet.txt', dataSet)100101 #从⽂件中加载数据集并返回102 def loadDataFromFile():103return np.loadtxt(r'./musicF/dataSet.txt')104105 #保存标签到⽂件106 def saveLabels(labels):107 f = open('./musicF/labels.txt','w', encoding="gbk")108 f.write(''.join(labels))109 f.close()110111112 #读取标签数据113 def loadLabels():114 f = open('./musicF/labels.txt','r', encoding="gbk")115 labelsString = f.read()116 f.close()117 labels = labelsString.split('')118return labels119120121 def classify(path):122 features = getFeature(path)123 #读取数据124 dataSet = loadDataFromFile()125 labels = loadLabels()126 ans = kNNClassify(features, dataSet, 7, labels)127return ans128129 def main():130 path = r'./musicF/test/CMJ - 告⽩之夜（纯⾳乐）（Cover：Ayasa绚沙）.mp3' 131 audio = MP3(path)132 print('⾳乐时长为：',.length)133 features = getFeature(path)134 print(features.shape)135136 dataSet, labels = loadDataSet()137 #保存数据138 saveData(dataSet)139 saveLabels(labels)140141 # #读取数据142 # dataSet = loadDataFromFile()143 # labels = loadLabels()144145 ans = kNNClassify(features, dataSet, 7, labels)146 print('labels = ', ans)147148 def addData():149 dataSet, labels = loadDataSet()150 #保存数据151 saveData(dataSet)152 saveLabels(labels)153154if __name__ == '__main__':155 #addData()156 main()。
Python中背景音乐
Python中背景⾳乐⽬录简介⼀般游戏来说，声⾳主要分为两种，⼀种是背景⾳乐，⼀种是⾳效。
背景⾳乐就是时刻伴随着游戏存在的，往往就是重复播放的⼀⾸曲⼦或者歌曲⾳效就是在某种条件下被触发产⽣的Pygame ⽀持的声⾳格式⼗分有限，⼀般情况下我们使⽤ .ogg 的格式来做背景⾳乐，⽤⽆压缩的 .wvb 来作为⾳效如果是拿到了⼀个 .mp3 格式，可以使⽤格式⼯⼚这类的软件把它转为.ogg 或者 .wvb 格式还需要注意的是music 模块虽然写了⽀持 .mp3 格式，但是它对 .mp3 格式的⽀持⼗分有限，经常你会在⽹上找到⼀段很好的 .mp3 的曲⼦，但是载⼊之后压根没有声⾳。
你把它转为 .ogg 格式就可以很好的⽀持了。
声⾳和⾳效1 ⾳效使⽤：.mixer.Sound("⾳乐路径")播放⾳效我们使⽤ mixer 模块，在使⽤之前需要先⽣成⼀个Sound对象，对这个Sound对象进⾏控制，Sound 对象的 play() ⽅法就是播放⾳效。
Sound对象的⽅法⽅法含义play()播放⾳效stop()停⽌播放fadeout()淡出set_volume()设置⾳量get_volume()获取⾳量get_num_channels()计算该⾳效播放了多少次get_length()获得该⾳效的长度get_raw()将该⾳效以⼆进制格式的字符串返回2 背景⾳乐使⽤：pygame.mixer.music播放背景⾳乐我们使⽤ music 模块，music 模块和 mixer 模块是紧密关联的,所以我们⽤ .mixer.music ，它是在mixer⾥边的。
music模块⽅法⽅法含义load()载⼊⾳乐play()播放⾳乐rewind()重新播放stop()停⽌播放pause()暂停播放unpause()恢复播放fadeout()淡出set_volume()设置⾳量get_volume()获取⾳量⽅法含义get_busy()检测⾳乐流是否正在播放set_pos()设置开始播放的位置get_pos()获取已经播放的时间queue()将⾳乐⽂件放⼊待播放列表中set_endevent()在⾳乐播放完毕时发送事件get_endevent()获取⾳乐播放完毕时发送的事件类型实例import pygame # 导⼊pygame资源包pygame.mixer.init() # 初始化pygame.mixer.music.load(r'E:\Python_Exercise\123.mp3') # 加载⾳乐⽂件pygame.mixer.music.play() # 开始播放⾳乐流# 也可以music = pygame.mixer.Sound(r'E:\Python_Exercise\123.mp3') # ⽰例化对象music.play(-1) # 如果⾥⾯为-1，则为循环播放。
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代码详解：用Python给你喜欢的音乐分个类吧你喜欢什么样的音乐？目前，很多公司实现了对音乐的分类，要么是为了向客户提供推荐(如Spotify、SoundCloud)，要么只是作为一种产品(如Shazam)。
对音乐进行分类，首先要确定音乐类型。
事实证明，用机器学习技术从大量数据中找出音乐的各种潮流和类型是非常成功的。
音乐分析亦然。
本文我们将学习如何用Python进行音频/音乐信号分析以及之后如何用该技能对不同类型的音乐片段进行分类。
用Python处理音频声音以音频信号的形式表示，音频信号具有频率、带宽、分贝等参数，音频信号一般可表示为振幅和时间的函数。
这些声音有多种格式，因此计算机可以对其进行读取和分析。
例如：• mp3 格式• WMA (Windows Media Audio) 格式• wav (Waveform Audio File) 格式音频库Python有一些很好用的音频处理库，比如Librosa和PyAudio。
另外，还有一些基本的音频功能的内置模块。
我们将主要使用两个音频库进行音频采集和回放，如下：1.LibrosaLibrosa是一个Python模块，通常用于分析音频信号，但更适合音乐信号分析。
它包括构建一个音乐信息检索（MIR）系统的具体细节，目前，Librosa已充分实现文档化，并具有许多相关的示例和教程。
安装pip install librosaorconda install -c conda-forge librosa可以安装附带很多音频解码器的ffmpeg（一个开源免费跨平台的视频和音频流方案）以提高音频解码功率。
2.IPython.display.AudioIPython.display.Audio可以让用户直接在Jupyter notebook中播放音频。
音频包加载import librosaaudio_path = '../T08-violin.wav'x , sr = librosa.load(audio_path)print(type(x), type(sr))<class 'numpy.ndarray'> <class 'int'>print(x.shape, sr)(396688,) 22050以上步骤的返回值为一段音频的时间序列，其默认采样频率(sr)为22KHZ mono。
我们可将其改为：librosa.load(audio_path, sr=44100)可重新采样为44.1KHZ，librosa.load(audio_path, sr=None)或者不重新采样。
采样频率指音频每秒钟的采样样本数，以Hz或kHz表示。
音频播放用Ipython.display.Audio 播放音频。
import IPython.display as ipdipd.Audio(audio_path)以上步骤的返回值为Jupyter notebook的一个音频插件。
如下：这里的插件不起作用，不过放到你的notebooks上就可以了。
以下音频也可用mp3格式或WMA格式听。
可视化音频（Visualizing Audio）波形音频(Waveform)我们可以用librosa.display.waveplot来绘制音频。
%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport librosa.displayplt.figure(figsize=(14, 5))librosa.display.waveplot(x, sr=sr)上图显示了该段波形音频的振幅包络线（amplitude envelope）。
声谱图（spectrogram）声谱图（spectrogram）是声音或其他信号的频率随时间变化时的频谱（spectrum）的一种直观表示。
声谱图有时也称sonographs,voiceprints,或者voicegrams。
当数据以三维图形表示时，可称其为瀑布图（waterfalls）。
在二维数组中，第一个轴是频率，第二个轴是时间。
我们可以用librosa.display.specshow 来展示声谱图。
X = librosa.stft(x)Xdb = librosa.amplitude_to_db(abs(X))plt.figure(figsize=(14, 5))librosa.display.specshow(Xdb, sr=sr, x_axis='time', y_axis='hz')plt.colorbar()纵轴显示的是频率(从0到10kHz)，横轴显示的是音频的时间。
因为所有可见的波动都发生在频谱的底部，故这里将频率轴转换成对数轴。
librosa.display.specshow(Xdb, sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')plt.colorbar()音频编写用librosa.output.write_wav 将NumPy数组保存到WAV文件中。
librosa.output.write_wav('example.wav', x, sr)创建音频信号现在让我们创建一个220HZ的音频信号。
由于音频信号是一个numpy数组，所以创建后需将其转换为音频函数。
import numpy as npsr = 22050 # sample rateT = 5.0 # secondst = np.linspace(0, T, int(T*sr), endpoint=False) # time variablex = 0.5*np.sin(2*np.pi*220*t)# pure sine wave at 220 HzPlaying the audioipd.Audio(x, rate=sr) # load a NumPy arraySaving the audiolibrosa.output.write_wav('tone_220.wav', x, sr)然后，这就是你创建的第一个音频信号。
特征提取每一个音频信号都有很多特征。
然而，我们必须提取出与我们试图解决的问题相关的特征。
提取特征以用于分析的过程称为特征提取。
接下来我们将详细研究其中几个特征。
过零率（Zero Crossing Rate）过零率（zero crossing rate）是一个信号符号变化的比率，即，在每帧中，语音信号从正变为负或从负变为正的次数。
这个特征已在语音识别和音乐信息检索领域得到广泛使用，通常对类似金属、摇滚等高冲击性的声音的具有更高的价值。
现在我们来计算示例音频片段的过零率：# Load the signalx, sr = librosa.load('../T08-violin.wav') #Plot the signal:plt.figure(figsize=(14, 5))librosa.display.waveplot(x, sr=sr)# Zooming inn0 = 9000n1 = 9100plt.figure(figsize=(14, 5))plt.plot(x[n0:n1])plt.grid()上图似乎有6个过零点，用librosa来验证下该结果。
zero_crossings = librosa.zero_crossings(x[n0:n1], pad=False)print(sum(zero_crossings))频谱质心（Spectral Centroid）频谱质心指示声音的“质心”位于何处，并按照声音的频率的加权平均值来加以计算。
假设现有两首歌曲，一首是蓝调歌曲，另一首是金属歌曲。
现在，与同等长度的蓝调歌曲相比，金属歌曲在接近尾声位置的频率更高。
所以蓝调歌曲的频谱质心会在频谱偏中间的位置，而金属歌曲的频谱质心则靠近频谱末端。
用librosa.feature.spectral_centroid 计算出每一帧音频信号的频谱质心。
spectral_centroids = librosa.feature.spectral_centroid(x, sr=sr)[0]spectral_centroids.shape(775,)# Computing the time variable for visualizationframes = range(len(spectral_centroids))t = librosa.frames_to_time(frames)# Normalising the spectral centroid for visualisationdef normalize(x, axis=0):return sklearn.preprocessing.minmax_scale(x, axis=axis)#Plotting the Spectral Centroid along the waveformlibrosa.display.waveplot(x, sr=sr, alpha=0.4)plt.plot(t, normalize(spectral_centroids), color='r')频谱质心在接近末端处有上升。
谱滚降（Spectral Rolloff）谱滚降（Spectral Rolloff）是对信号形状的测量，表示的是在谱能量的特定百分比(如85%)时的频率。
librosa.feature.spectral_rolloff 计算出每一帧信号的滚降频率。
spectral_rolloff = librosa.feature.spectral_rolloff(x+0.01, sr=sr)[0]librosa.display.waveplot(x, sr=sr, alpha=0.4)plt.plot(t, normalize(spectral_rolloff), color='r')梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)是一个通常由10-20个特征构成的集合，可简明地描述频谱包络的总体形状，对语音特征进行建模。
这次我们使用一个简单的循环波。
x, fs = librosa.load('../simple_loop.wav')librosa.display.waveplot(x, sr=sr)用librosa.feature.mfcc 计算出音频信号的梅尔频率倒谱系数：mfccs = librosa.feature.mfcc(x, sr=fs)print mfccs.shape(20, 97)#Displaying the MFCCs:计算出该段超过97帧的音频的梅尔频率倒谱系数为20。