这个pyace
项目,简单来说,是一个把音频自动和弦估计(ACE)从 Matlab 代码转移到 Python 的实现。你会想,为什么要这么做?其实这个版本是一个超级简化的版本,去除了 Matlab 代码里的复杂部分,保留了核心算法。现在的代码支持 maj 和 min 三重奏,还挺轻量的,适合快速使用。它只需要安装一些基本依赖,像pip install pyace
就能搞定,安装后可以直接用pyace.simpleace
或者pyace.deepace
来音频。
如果你对音频、和弦估计有需求,这个项目适合做一个基础框架,快速实现和弦识别。它依赖的模型还可以是 FCNN 或 RNN,,如果你不需要深度模型,简单版也能顺畅地运行。
最棒的是,这个项目不会像一些庞大的库那样让你头大,只要几行代码就能完成大部分任务。是对于需要在音频中快速实现和弦估计的开发者来说,pyace
简直是个不错的选择。
pyace音频自动和弦估计Python实现
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pip install requests beautifulsoup4
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import requests
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pyautogui的鼠标控制比较灵活,像moveTo()、click()这些函数,定位精准,配合截图识图,用来做页面按钮自动点击,挺稳。而且支持毫秒级延时,能避开卡顿和误操作。
键盘输入也蛮实用,typewrite()打字效果接近人工输入,还可以设置间隔,防止打得太快被识别成机器人。有次我拿它来做数据自动录入,配合 Excel 读取,基本一晚上把上千条数据敲完。
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代码用的就是标准库+NumPy,没有复杂依赖,上手快。逻辑上先随机选中心,再迭代更新直到收敛,写得比较通俗,适合自己动手抠逻辑。实测下来,数据量不是太大的话,跑得也挺快,调试起来没什么负担。
如果你对聚类感兴趣,顺带也可以看看其它实现,比如KMeans 的 MapReduce 版本,适合大规模数据;或者KMeans 在实际业务中的应用,可以了解怎么落地到项目里。
另外,有
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