基于sklearn机器学习的音乐风格分类
项目简介
本项目专注于通过使用Python的scikit-learn（简称sklearn）库来实现音乐风格的自动分类。音乐风格分类是音乐信息检索（MIR）领域的一个重要应用，旨在无需人工干预的情况下，识别和区分不同类型的音乐作品。利用强大的机器学习算法——随机森林，我们能够构建一个精确的分类器来识别音乐的不同风格。
技术栈
- 数据处理：Pandas用于数据清洗和预处理。
- 机器学习：
scikit-learn库，特别是随机森林分类器。 - 特征工程：探索并选择最能代表音乐风格的关键特征。
- 超参数调优：寻找模型的最佳配置以提高分类准确率。
- 可视化：Matplotlib和Seaborn用于结果展示和理解模型行为。
包含内容
- 数据集：包含了多种音乐风格的样本，每个样本经过标记，适用于监督学习。
- Jupyter Notebook：详细的编码示例，涵盖整个流程：
- 数据加载与初步分析
- 特征提取，如频谱特征、节奏特征等
- 数据清理与特征选择
- 随机森林模型的搭建及训练
- 模型评估与验证
- 超参数调整策略
- 结果可视化，理解模型性能
快速上手
- 环境准备：确保你的环境中安装了Python 3.x，以及必要的库（pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn）。
- 导入数据：使用提供的Jupyter Notebook，从数据集中读取数据。
- 运行代码：逐个单元格执行，跟随代码注释进行理解和修改（如果需要）。
- 观察结果：在完成所有步骤后，你会看到模型训练的结果，并通过图表了解模型表现。
注意事项
- 请根据自己的数据科学环境调整可能存在的库版本不兼容问题。
- 实验过程中，建议先阅读每部分的理论背景，以便更好地理解代码逻辑。
- 对于数据集的使用，请尊重版权，仅用于学习和研究目的。
通过此项目，你不仅能够学习如何应用机器学习解决实际问题，还能深入了解音乐特征的提取与分析过程，是音乐爱好者和机器学习初学者的绝佳实践材料。