Music_Genre_mood_Predictor_NN：深度学习项目-使用Keras对音乐文件的流派和心情进行分类（来自免费的声音库），准确而Swift-源码

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播放列表推荐者-预测音频文件的流派和风格帮助音乐网站准确预测流派和情绪的辅助模型。如今，一切都与个性化有关，这增加了使用音乐信息检索（MIR）中的深度学习领域进行的研究和完成的工作数量。音乐的价位和流派在音乐推荐系统中起着重要的作用。该项目旨在通过使用-CNN，RCNN，CNN-LSTM和CNN-GRU等模型来帮助音乐网站准确识别音频文件的类型和价。数据与功能通过从免费音乐档案（FMA）中提取30秒的音乐音频来创建数据集。它包括“摇滚”，“流行”，“民间”，“乐器”和“电子”五种音乐流派。使用librosa库提取每个音频剪辑的特征，例如梅尔频谱图和梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为输入。功能选择：使用梅尔频谱图和MFCC，因为频段在梅尔刻度上等距分布，这近似于人类听觉系统的响应出于Keunwoo Choi的工作，我使用Yu等人Choi等人建立了基本模型型号规格训练了

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