Create 1
Browse files
1
ADDED
@@ -0,0 +1,49 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import tkinter as tk
|
2 |
+
|
3 |
+
def detect_music_style():
|
4 |
+
import librosa
|
5 |
+
import numpy as np
|
6 |
+
|
7 |
+
# Загрузите аудиофайл
|
8 |
+
audio_file = "путь_к_вашему_аудиофайлу.mp3"
|
9 |
+
y, sr = librosa.load(audio_file)
|
10 |
+
|
11 |
+
# Выполните анализ аудиофайла
|
12 |
+
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr)
|
13 |
+
chromagram = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr)
|
14 |
+
|
15 |
+
# Определите стиль музыки на основе анализа
|
16 |
+
# Здесь вы можете добавить свою логику для определения стиля
|
17 |
+
|
18 |
+
# Пример: определение стиля на основе наиболее часто встречающегося аккорда
|
19 |
+
most_common_chord = np.argmax(np.mean(chromagram, axis=1))
|
20 |
+
music_styles = {
|
21 |
+
0: "Классическая",
|
22 |
+
1: "Рок",
|
23 |
+
2: "Поп",
|
24 |
+
# Добавьте другие стили
|
25 |
+
}
|
26 |
+
|
27 |
+
style = music_styles[most_common_chord]
|
28 |
+
|
29 |
+
print(f"Стиль музыки: {style}")
|
30 |
+
|
31 |
+
# Это место нужно заполнить вашими алгоритмами и методами
|
32 |
+
|
33 |
+
# Вместо этого выведите результат анализа на метку
|
34 |
+
result_label.config(text="Стиль музыки: Джаз")
|
35 |
+
|
36 |
+
# Создаем окно
|
37 |
+
window = tk.Tk()
|
38 |
+
window.title("Определение стиля музыки")
|
39 |
+
|
40 |
+
# Создаем метку для отображения результата
|
41 |
+
result_label = tk.Label(window, text="", font=("Helvetica", 16))
|
42 |
+
result_label.pack(pady=20)
|
43 |
+
|
44 |
+
# Кнопка для запуска анализа
|
45 |
+
analyze_button = tk.Button(window, text="Анализировать", command=detect_music_style)
|
46 |
+
analyze_button.pack()
|
47 |
+
|
48 |
+
# Запуск приложения
|
49 |
+
window.mainloop()
|