Музыка делится на субъективные категории, называемые жанрами. С ростом Интернета и мультимедийных систем приложения, работающие с музыкальными базами данных, приобрели значение, и спрос на приложения для поиска музыкальной информации (MIR) увеличился. Музыкальные жанры не имеют строгих определений и границ, поскольку возникают в результате сложного взаимодействия между общественностью, маркетинговыми, историческими и культурными факторами. Это веб-приложение, которое классифицирует музыку по жанрам.

Требования

  • Джанго (1.11)
  • Numpy (1.12.1)
  • Scikit-Learn (0.18.1)
  • Scipy (0,19,0)
  • Возможности речи Python (0,5)
  • Pydub (0,18,0)

Установка

  • git clone https://github.com/indrajithi/mgc-django.git
  • pip install -r requirements.txt
  • python manage.py мигрировать
  • сервер запуска python manage.py
  • Приложение будет работать на localhost: 8000

Приложение "Классификатор музыкальных жанров"

Наше веб-приложение написано на Python с использованием фреймворка Django. Он использует обученную SVM Poly Kernel для поиска жанра. Каждый HTTP-запрос сначала отправляется диспетчеру URL-адресов urls.py, который будет содержать представление, представленное в views.py. Мы можем написать правила в views.py для обработки каждого HTTP-запроса по этому URL-адресу. Мы написали представления для запросов HTTP POST и GET для загрузки музыки и поиска жанра. Для файлов, которые мы храним в базе данных, должны быть модели (models.py). Файл автоматически удаляется, как только мы находим жанр. Объекты Python можно сохранить на диск с помощью модуля Joblib из sklearn.externals: joblib.dump (object, filename). Наш обученный классификатор сохраняется на диск и загружается с помощью joblib.load (имя файла). Поскольку наш обучающий набор данных невелик, наш объект классификатора не нужно сжимать. Наше веб-приложение использует пакет mysvm, который мы разработали для извлечения функций и поиска ярлыка жанра.

"Читать далее"