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关于NoisePy NoisePy是一个Python软件包，旨在快速轻松地计算环境噪声互相关函数。 它提供了用于噪声监视和表面波色散分析的其他功能。 免责声明：此代码不应“按原样”使用，也不能像黑盒一样运行。 希望用户更改本地路径和参数。 向github提交一个问题，其中包含要调试的脚本和错误消息之类的信息。 可以在找到详细的文档。 引文： 如果您使用的出版物代码，请引用以下参考文献：Jiang，C.和Denolle，M.“ NoisePy：一种用于地震环境噪声地震学的新型高性能python工具。” 地震研究快报91（3）：1853–1866。 安装 由python脚本组成的NoisePy的性质允许灵活的软件包安装，这实际上是为了构建脚本和相关功能赖以生存的依赖库。 我们建议使用和安装库，因为它们具有说服力。 下面是我们测试过的命令行，这些命令行将创建一个运行NoisePy的pyt

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音乐情感识别：在个性化和上下文相关的应用程序中迈向新的强大标准 抽象的 在本文中，我们介绍了音乐情感识别（MER）的挑战和局限性，这是一个跨学科研究领域，致力于解决情感方面的音乐表征。 它分析音乐，以便通过计算预测听众感知或诱发的情感。 我们的目标是：（1）提供有关MER工作流中当前使用的典型方法的见解，以及（2）提示以前的研究如何将其引导到特定的未来方向。 我们为MER提供了一个以用户为中心的新概念化框架，强调了未来的研究人员应将重点放在哪里：（1）开放数据和实验可再现性；（2）概念和注释的固有主观性；（3）模型的可解释性和可解释性；（4）文化和背景相关性，以及（5）对MER应用的道德影响。 该网站提供了音乐和情感数据集以及扩展书目的详细概述。 目录 音乐情感识别数据集 数据集 年 内容 格式 尺寸 类型 感知/诱导 2007年 269摘录（30秒长） MP3 736MB 分

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