阵列天线模型建模，并且用matlab实现经典的DOA估计中的music算法仿真

音乐生成基准 该项目包括一组自我实现的（midi）音乐生成基准示例。 生成多音轨和弦音乐的绝佳示例。 随附型号 RNN （即将推出...） 我们先来看一些结果 RNN Your browser does not support audio. 入门 music_generation_baselines应该可以在Windows，Linux和MacOS环境中使用。 打开一个终端并运行： # Install the dependencies pip install -r requirements.txt 我们建议您使用CUDA来加快培训速度。 但是，如果您没有GPU，请在requirements.txt文件中删除安装tensorflow-gpu的行，然后另外运行： pip install tensorflow > =1.4.0 准备训练数据 使用来自数据集lpd_5_cleanse

音乐推荐系统 推荐系统是为了解决信息过多问题而产生的，可大幅度提升长尾物品的用户到达率。这里的音乐推荐系统，可根据用户历史行为信息，为用户个性化推荐音乐。 基于python语言的音乐推荐系统，采用了惊奇库，深度学习，spark + mllib等推荐方法。推荐系统由离线+在线组成，这里仅展示了离线计算方法。该音乐推荐系统可实现以下推荐策略： 1）针对用户推荐 每日歌曲推荐（根据口味生成，播放和收藏越多，推荐越准） 2）针对歌单推荐 根据你喜欢的《XXX》歌单进行推荐 3）针对歌曲推荐 听某首歌时，找“相似歌曲” 该项目同时也提出了对推荐中的冷启动问题，搭配推荐问题的一些思考。 模型简介 基于surprise的用户协同过滤算法 根据歌单之间的相似度，找到某歌单最相似的前10个歌单 歌曲序列建模 然后使用word2vce进行训练，求出歌曲之间的相似度。根据相似度，推荐某首歌的相似歌曲 基于te

使用MUSIC算法（包括平滑）对阵列接收信号用谱分析的方法进行波达角估计

音乐流派分类 主题-对音乐所属的流派类型进行分类。 流派包括布鲁斯，古典，乡村，迪斯科，嘻哈，爵士，金属，流行，雷鬼，摇滚。 数据集 数据集为GTZAN。 数据集来自 。 它包含10个班级中的每个班级的100首音乐。 方法 我们将首先将给定的.au音频文件转换为.wav文件。 然后，我们将.wav文件转换为频谱图，然后使用cnn将其分类为不同的组。 通常，频谱图看起来像这样 混淆矩阵 损耗曲线 该模型经过了100个时期的训练，我们可以看到那里存在一些轻微的过拟合现象。 我们选择了能够提供最佳验证精度的模型。 该模型在100个样本中进行了验证，其中10个类别中的每个类别有10个样本，并在900个图像中训练了10个类别中的每个类别的90 准确性 我们使用的模型是微调的VGG16模型。 验证准确性约为73％，培训准确性约为88％。 仅考虑1000个样本，这是一个很好的准确性。 笔记 接受任何进

这是在阵列信号处理doa 技术中一种基础算法，其变形广泛应用，经运行验证。

Root-MUSIC算法MATLAB程序，分布式信源信号处理 (Root-MUSIC algorithm MATLAB program- Distributed Source Signal Processing)

HAMR 2015：DeepComposer 作者 这是我们在马拉加举行的HAMR @ ISMIR 2015黑客日所做的一个小技巧！ Anna Aljanaki，Stefan Balke，Ryan Groves，Eugene Krofto，Eric Nichols 哈克目标 收集几个具有象征性的歌曲数据集，包括旋律和和弦。 以适用于输入到神经网络的通用矢量格式表示数据。 开发LSTM体系结构，以产生声调旋律/和弦输出。 制作音乐！ 安装 Python需求 pip install -r requirements.txt 数据集 包括我们使用的数据集。 在下文中，我们谨向作者致谢： 坦佩利的摇滚语料库 200首歌曲 埃森民歌集（ESAC）： ： WeimarJazz数据库： ://jazzomat.hfm-weimar.de 文献资料 可以在以下网站找到更多文档： :

基于互素数组的时空空间平滑MUSIC算法进行DOA估计

主要给大家介绍了利用Python爬取qq music中的音乐url及实现批量下载的相关资料，文中给出了详细的介绍和示例代码，相信对大家具有一定的参考价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。