音频流派分类 使用机器学习算法自动进行音乐流派分类，例如逻辑回归和 K-最近邻 使用语言： Python 2.7 此存储库包含根据以下流派对音乐进行分类的开发代码： 蓝调 古典（西方） 国家 迪斯科 金属 流行音乐 数据集 用于训练模型的数据集是 GTZAN 数据集。数据集简介： 该数据集用于 G. Tzanetakis 和 P. Cook 在 2002 年 IEEE Transactions on Audio and Speech Processing 中的流派分类“音频信号的音乐流派分类”中的著名论文。 该数据集由每 30 秒长的 1000 个音轨组成。它包含 10 个流派，每个流派由 100 首曲目表示。曲目均为 .wav 格式的 22050Hz 单声道 16 位音频文件。 官方网页：marsyas.info 下载大小：约1.2GB 下载链接：下载 GTZAN 流派合集

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介绍 该文件概述了教科书《人工智能：现代方法》（也称为 AIMA）中算法的 Python 代码。 该代码在 MIT 许可下免费提供给您使用。 您可能知道，教科书以伪代码格式呈现算法； 作为补充，我们提供此代码。 目的是实现本书中的所有算法，但我们还没有完成。 先决条件 该代码适用于 Python 2.5 到 2.7。 如何浏览代码 只需浏览、从源代码树的根开始或单击项目主页索引中的链接，您就可以充分利用此处的代码。 源代码在 .py 文件中； .txt 文件给出了如何使用代码的示例。 如何安装代码 如果您喜欢所看到的内容，请使用以下任一方法安装代码： 从计算机上的命令 shell，执行项目源选项卡上给出的 svn checkout 命令。 这假设您之前已经安装了版本控制系统 Subversion (svn)。 下载并解压缩在项目主页右侧列为“精选下载”的 zip 文件。 目前（2011

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Lite视听语音增强（Interspeech 2020） 介绍 这是的PyTorch实现。 我们还将一些预处理后的样本数据（包括增强的结果）放入此存储库中。 TMSV的LAVSE使用的数据集（台湾汉语语音与视频）发布。 如果您发现对研究有用的代码，请引用以下论文。 @inproceedings{chuang2020lite, title={Lite Audio-Visual Speech Enhancement}, author={Chuang, Shang-Yi and Tsao, Yu and Lo, Chen-Chou and Wang, Hsin-Min}, booktitle={Proc. Interspeech 2020} } 先决条件 Ubuntu 18.04 Python 3.6 CUDA 10 您可以使用pip安装Python代理。 pip i

Python实现K-Means聚类后的二维可视化，使用的是生成数据，T-SNE降维后进行可视化，编译器为jupyter notebook 简单便捷，易于理解 使用库：pandas ，numpy ，sklearn，matplotlib，seaborn