Окончательная модель основана на 10 распространенных музыкальных жанрах и может быть свободно использована через Huggingface.
Классификация музыкальных жанров — это фундаментальное и универсальное приложение во многих различных областях. Некоторые возможные варианты использования классификации музыкальных жанров включают:
- системы музыкальных рекомендаций;
- организация и обнаружение контента;
- радиовещание и программирование;
- лицензирование музыки и управление авторскими правами;
- музыкальный анализ и исследование;
- тегирование контента и обогащение метаданными;
- звуковая идентификация и защита авторских прав;
- музыкальное производство и творчество;
- здравоохранение и терапия;
- развлечения и игры.
Ниже я описываю сквозной процесс создания конвейера музыкальных жанров с машинным обучением и кратко описываю, как его использовать.
Эта модель является продолжением моей предыдущей модели тематического исследования, классификации речевого акцента:
Первый шаг — взять общедоступный набор размеченных музыкальных данных — GTZAN Dataset — Music Genre Classification | Kaggle, который содержит 1000 образцов 30-секундных аудиофайлов, равномерно распределенных по 10 жанрам:
- блюз;
- классический;
- страна;
- дискотека;
- хип-хоп;
- джаз;
- металл;
- поп;
- регги;
- камень.
Окончательный код доступен в виде блокнота Kaggle.
После загрузки и предварительной обработки аудиоданные передискретизируются до частоты 16 кГц, преобразуются в массив NumPy с использованием…
