音高景观 Python库，用于计算音乐分析的音调。 实现的方法在（请参见使用此库进行出版物时引用，下文BibTeX）中进行了描述：Lieck R，Rohrmeier M（2020） 。 在：第21届国际音乐信息检索学会会议论文集。 加拿大蒙特利尔 @inproceedings{lieckModellingHierarchicalKey2020, title = {Modelling Hierarchical Key Structure with Pitch Scapes}, booktitle = {Proceedings of the 21st International Society for Music Information Retrieval Conference}, author = {Lieck, Robert and Rohrmeier, Martin},

对于了解MATLB的音乐分析与合成有一定的作用。

注意 这是我目前活跃的音乐探索分支 该应用程序可能无法按照此分支中的说明运行 “master”分支是最新的工作版本 用 Haskell 和 R 编写的谐波算法在用户定义的约束内生成特定于音乐领域的数据，然后对其进行过滤，并使用针对摄取的音乐数据进行训练的定制马尔可夫链模型对其进行确定性排序。这为作曲家或表演者提供了一种独特的工具，可用作写作辅助工具、分析设备、器乐学习甚至现场表演。 这个开源项目基于我多年来追求的长期研究议程，源于我作为电贝司演奏者对利用乐器泛音进行演奏和作曲的兴趣。 谐波算法从这项研究中汲取了基础理论思想，并在命令行界面中实现了它们。谐波算法不仅对电贝司演奏者有用，作曲家和演奏者也可以在任何乐器上使用。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

二摘代码MATLAB IPEM工具箱 一个开源听觉工具箱，用于基于感知的音乐分析。 目的 随着听觉建模的复杂性增加，迫切需要高级工作工具和配套手册。 IPEM工具箱为在现代化实验室环境（Matlab）中基于感知的音乐分析提供了基础和工具。 它与声音背道而驰，将人的感知作为音乐特征提取以及更高层次的概念化和表示的基础，将声音/音乐感知的实验结果和建模技术组合成强大的音乐研究范式。 IPEM工具箱旨在： 为在Matlab中受听觉处理启发的项目中的研究人员提供音乐分析工具。 让学生有机会熟悉Matlab中的听觉处理。 帮助学生了解与声音感知有关的机制。 通过邀请用户评估IPEM工具箱来进行合并和改进。 内容 IPEM工具箱包含一组用于音乐听觉建模的Matlab功能，使用户可以将这些工具整合到自己的研究中。 IPEM工具箱随附的PDF手册记录了已实现模型的概念和功能的用法。 IPEM工具箱对于对音乐内容分析以及音乐特征的自动提取和描述感兴趣的研究人员很有用。 如上所述，我们的目标是提供功能，使研究人员能够处理感知领域中特征提取的不同方面（即和弦和音调，音调，感官失调，发作检测，节拍和音高提取，

MIRtoolbox1.6.1

解放军 用于音乐和音频分析的python软件包。 文献资料 有关完整的参考手册和入门教程，请参见 。 安装 PyPI上提供了最新的稳定版本，您可以通过说出它来安装 pip install librosa Anaconda用户可以使用conda-forge安装： conda install -c conda-forge librosa 要从源代码构建librosa，请说python setup.py build 。 然后，要安装librosa，请说python setup.py install 。 如果一切顺利，您应该能够在examples/下执行演示脚本（OS X用户应遵循下面给出的安装指南

水果识别matlab代码番茄 Ťurkish-øttoman中号AKAM（M）USIC甲nalysis TO olbox 目录 1.简介 tomato是在Python的录音和土耳其奥斯曼makam音乐的乐谱进行分析的全面和易于使用的工具箱。 工具箱包括适用于这种音乐传统的最新方法论。 分析任务包括： 符号分析：分数元数据提取，分数部分提取，分数短语分割，符号部分和短语分析 音频分析：音频元数据爬行，主要的旋律提取，音调和换位识别，makam识别，音高分布计算，调音分析，旋律进行分析 联合分析：乐谱通知的音调识别和节奏估计，节链接，音符级音频分数对齐，主要的旋律八度音阶校正，音符建模 该工具箱旨在使用针对该传统文化特定特征而设计的最新方法，促进对土耳其-奥斯曼曼卡姆音乐的大规模录音和乐谱集的分析。 然后，分析结果可以进一步用于一些任务，例如自动内容描述，音乐发现/推荐和音乐学分析。 如果您在工作中使用tomato ，请引用以下论文： Şentürk，S.（2016年）。 。 博士论文，University Pompeu Fabra，巴塞罗那，西班牙。 为了便于重现，请注明您在索引处所使用

利用MATLAB GUI平台,设计了一个音乐分析与合成综合演示系统。用户通过简单的鼠标点击操作,就可以实现音乐载入、波形显示、频域分析、音乐合成以及音频播放等一系列功能。该演示系统可以让用户更直观地理解音乐信号分析与合成的基本原理,激发对音频信号分析和处理的兴趣。

FMA：音乐分析数据集 ， ， ， 。 国际音乐信息检索学会会议（ISMIR），2017年。 我们介绍了免费音乐档案（FMA），这是一个开放的且易于访问的数据集，适用于评估MIR中的多个任务，MIR是与浏览，搜索和组织大型音乐收藏有关的领域。 但是，社区对功能和端到端学习的兴趣日益增长，这受到大型音频数据集可用性有限的限制。 FMA旨在克服这一障碍，以161个流派的分级分类法，提供来自16,341位艺术家和14,854张专辑的106,574条曲目的917 GiB和343天的Creative Commons许可音频。 它提供全长和高质量的音频，预先计算的功能，以及轨道和用户级别的元数据

酷狗音乐分析报告