基于音频特征的世界音乐异常值检测与文化差异分析
本项目利用音频特征分析世界音乐，识别异常音乐作品，并探索不同地理区域之间音乐差异的潜在关系。
方法
- 音频特征提取: 使用 Melodia 和 Speech/Music Segmenter Vamp 插件从世界音乐录音中提取一系列音频特征。
- 线性投影与分类: 应用线性投影技术学习音乐特征的低维表示，并训练分类器预测录音的来源国家。
- 异常值检测: 利用学习到的特征空间识别与总体风格存在显著差异的异常音乐作品。
- 文化差异分析: 结合地理信息，分析不同地区音乐特征的差异，探索音乐风格与文化背景之间的联系。
代码要求
- Python 2.7
- requirements.txt 中列出的库
- Sonic Annotator
- Melodia 插件
- Speech/Music Segmenter Vamp 插件
使用方法
- 安装必要的软件和库。
- 下载音频数据和代码。
- 根据代码中的说明配置 Sonic Annotator 路径。
- 运行代码，执行特征提取、模型训练和异常值检测。
结果
本项目成功识别了一系列世界音乐异常值，并揭示了不同地理区域之间音乐风格的差异。研究结果可用于音乐推荐、文化研究等领域。
文件大小：12.52MB
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