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脚本描述 每个脚本都可以从其主要脚本单独执行。 如果您希望运行从数据提取到最后分析的代码，请运行main.py文件。 WAAT项目 分析歌曲的歌词，流行度和预测。 数据提取 提取具有流派|年|流行度的具有统计意义的歌曲样本。 进行分析 按主题进行主题建模（使用LDA），按主题进行主题演化|年 情感分析，以验证情感|受欢迎程度和情感|性别和情感|年之间的关系 通过体裁和情感文本进行预测 ``

Bilibili开放了音频区，应该是类似于网易云吧。 作为B站的铁粉解析站 www.ibilibili.com 也放出了他们的音频区解析工具: 下面是软件使用截图: 输入音频区的网址，就可以解析所有的歌曲 详细的参见:http://www.htools.com/a/2.html

hmm模型matlab代码HMM学习算法 该存储库包含在Matlab上使用HMM模型实现的歌曲识别器机器学习系统。 训练代码已经在8首歌曲数据集上进行了测试，每首歌曲有15个样本，其中10个样本作为训练数据，5个样本作为测试数据。 正确识别率是100％ 。 这里最标准的HMM课来自提供的课程代码。 以下是此实现的贡献代码： 为给定的离散分布质量创建随机标量： 从给定的HMM模型生成随机HMM输出数据： 从给定的MC模型生成随机马尔可夫链状态序列（有限和无限）： 计算给定训练歌曲样本的对数似然率： 歌曲旋律的特征提取器： HMM模型培训代码：

我收藏的对语音识别技术研究的英文论文，感兴趣的可以参考一下

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从音频数据对歌曲流派进行项目分类 使用由两种音乐流派（嘻哈和摇滚）的歌曲组成的数据集，我们将训练一个分类器，仅基于从Echonest（现在是Spotify的一部分）获得的曲目信息来区分两种流派。 我们将首先使用Python中的熊猫和seaborn软件包对数据进行子集，汇总信息以及在探查数据时发现明显的趋势或进行机器学习时应注意的因素时创建图。 接下来，我们将使用scikit-learn程序包来预测我们是否可以根据诸如舞蹈性，能量，声学，节奏等特征正确地对歌曲的类型进行分类。我们将介绍PCA，逻辑回归，决策树等等。

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