【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于内容的音乐推荐系统python源码+项目说明(高分毕设)(Pytorch框架构建训练模型+Django构建前后端).zip > 本作品是大学本科的毕业设计,是初步学习神经网络的一个完整作品。在学习以及完成作品中也参考了很多资料以及其他各类项目。本项目仅供大家学习。 > ### 设计结构 ![系统结构](picture/系统结构.png) ### 数据处理 需要对标签数据清洗以及将音频信号转化为频谱信号。本次数据集采用公开音频数据集GTZAN,其中包含了10种不同风格的音乐,每一种音乐都包含100个音频文件,每个音频文件都是30秒。同时需要将音频信号转化为频谱信号,本论文将转化为梅尔频谱,直接使用pytorch的torchaudio中的函数即可快速转化。 ![数据处理流程](picture/数据处理流程.png) - 将音频信号转化为梅尔频谱 梅尔频谱图是将频率转换为梅尔刻度的频谱图。使用梅尔频谱可以起到压缩数据、数据拥有更多的表征能力,同时有论文表明与传统的傅里叶变化相比,转化为梅尔频谱的样本可以提高训练的准确率。 ![梅尔频谱](picture/梅尔频谱.png) ### 神经网络 本项目选用卷积神经网络AlexNet。一个是对于初学者有较好较多的学习点,另一个是网络比较简单,对于这个小样本集有比较良好的效果。 - AlexNet 的网络结构 ![AlexNet](picture/AlexNet.png) - 单样本的训练流程 ![image-20220528083702653](picture/单样本的训练流程.png) ### 音乐推荐系统 使用Django实现推荐系统的功能,提供前后端交互页面。 .....
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