乐器分类:使用各种机器学习算法对乐器进行分类 源码

使用机器学习的乐器/音色分类 介绍 基于音频的乐器分类器,基于给定的简短音乐样本,根据音色识别乐器。 使用scikit-learn库中的各种机器学习算法对记录进行分类。 这是多类监督学习分类。 技术领域 的Python:3.7.4 Python库:numpy,matplotlib,pandas,seaborn,scikit-learn,librosa,soundfile 目录 背景 音色描述了独特的音质,即使在相同的音高或响度下也能区分乐器的声音。 这是由于每种仪器的独特频率特性。 测试的乐器是大提琴,教堂风琴,单簧管,长笛,吉他,竖琴,马林巴琴,皮诺琴,小提琴和合成效果器(PerlDrop和SynLead3)。 数据集 模拟各种乐器的电子键盘用于录制各种流派的音乐样本。 有关.wav文件中的录音,请参见“录音”文件夹。 数据预处理 数据清理 录音从立体声转换为单声道,然后重新采样至1