| Hoewel u van muziek niet direct in gegevens kunt veranderen in de zin van het omzetten in zoiets als een spreadsheet, zijn er manieren om verschillende gegevenspunten uit muziek te extraheren met behulp van software- en analysetechnieken. Hier is een uitsplitsing van enkele opties:
Het extraheren van specifieke gegevenspunten
* Software voor audio -analyse: Programma's zoals Audacity , Adobe Audition , of spectrogram kan audiobestanden analyseren en informatie verstrekken zoals:
* frequentiespectrum: Toont de verdeling van frequenties die aanwezig zijn in de muziek.
* amplitude (luidheid): Meet het volume van de audio in de loop van de tijd.
* tempo: Detecteert de beats per minuut (bpm).
* Key and Scale: Identificeert de muzikale sleutel en schaal.
* begindetectie: Identificeert de starttijden van notities of geluiden.
* Muziekinformatie Ophalen (MIR) Tools: Deze focussen specifiek op het extraheren van muzikale kenmerken:
* chromagram: Vertegenwoordigt de aanwezigheid van toonhoogtes in de muziek.
* mfcc (mel-frequentie cepstrale coëfficiënten): Legt de spectrale envelop van het audiosignaal vast.
* Beat Histogram: Toont de verdeling van beats in de muziek.
* akkoordherkenning: Identificeert de akkoorden die worden gespeeld.
* Software voor muzieknotaties: Programma's zoals Finale of Sibelius Kan worden gebruikt om muziek te transcriberen in notatie en gegevenspunten te bieden zoals nootduur, toonhoogte en ritme.
Muziekgegevens analyseren
* datavisualisatietools: Tools zoals Tableau of Power Bi Kan de geëxtraheerde muziekgegevens visualiseren, waardoor grafieken, grafieken en andere representaties worden gecreëerd om patronen en trends te helpen analyseren.
* machine learning: Geavanceerde technieken zoals machine learning kunnen worden toegepast om muziekgegevens te analyseren voor:
* Genre -classificatie: Het identificeren van het genre van muziek.
* Muziekaanbeveling: Nummers voorspellen die een gebruiker misschien leuk vindt op basis van hun luistergeschiedenis.
* Muziekgeneratie: Nieuwe muziekcomposities maken.
Belangrijkste overwegingen
* Doel: Wat voor soort gegevens wilt u extraheren? Waar ga je het voor gebruiken?
* Software en tools: Kies software die het beste bij uw specifieke behoeften en technische expertise past.
* Gegevensformaat: Zorg ervoor dat u de gegevens die u extraheert effectief kunt verwerken en analyseren.
voorbeelden
* Een muziekanalysesoftware kan worden gebruikt om het frequentiespectrum van verschillende genres te analyseren om hun onderscheidende sonische kenmerken te begrijpen.
* Een muziekaanbevelingssysteem kan machine learning gebruiken om de luistergeschiedenis van een gebruiker te analyseren en vergelijkbare artiesten of liedjes aan te bevelen.
Samenvattend:
Hoewel u muziek niet direct kunt converteren naar een standaard data -indeling, bestaan er software en technieken om waardevolle gegevenspunten te extraheren en muziek te analyseren. De specifieke aanpak hangt af van uw specifieke behoeften en doelen. |
