发音为“音乐家”，musicnn是一组预先训练的用于音乐音频标记的深卷积神经网络。Musicnn\u keras是一个特斯拉斯musicnn的实现
musicnn-keras的Python项目详细描述
音乐
Musicnn_keras是一个特斯拉斯musicnn的实现，最初是用“纯”TensorFlow编写的。
Musicnn_keras旨在通过流行音乐特斯拉斯接口。在
发音为“音乐家”musicnn是一组预先训练的音乐激励卷积神经网络，用于音乐音频标记。这个存储库还包括一些预先训练的vgg-like基线。在
检查documentation和我们的basic/advanced示例，了解如何使用musicnn。在
你有问题吗？检查FAQs。在
安装
pip install musicnn_keras
或者克隆存储库并从源安装：
git clone https://github.com/Quint-e/musicnn_keras/musicnn_keras.git
python setup.py install
依赖项：Tensorflow>=2.0、librosa>=0.7.0和{
加载预先训练的模型
加载预训练模型只需使用专用的特斯拉斯API标准：
importtensorflowastfmusicnn=tf.keras.models.load_model('./musicnn_keras/keras_checkpoints/MSD_musicnn.h5')
musicnn然后可以像任何其他keras模型一样使用。在
请注意，如果您只对在代码中加载预先训练的模型感兴趣，则不需要安装musicnn_keras包。tf.keras.models.load_model就足够了。在
预测标记
从python中，可以估计topN标记：
^{pr2}$['techno', 'electronic', 'synth', 'fast', 'beat', 'drums', 'no vocals', 'no vocal', 'dance', 'beats']
让我们再唱一首吧！在
top_tags('./audio/TRWJAZW128F42760DD_test.mp3')
['guitar', 'piano', 'fast']
从命令行，您还可以在屏幕上打印topN标记：
python -m musicnn_keras.tagger file_name.ogg --print
python -m musicnn_keras.tagger file_name.au --model 'MSD_musicnn' --topN 3 --length 3 --overlap 1.5 --print
或保存到文件：
python -m musicnn_keras.tagger file_name.wav --save out.tags
python -m musicnn_keras.tagger file_name.mp3 --model 'MTT_musicnn' --topN 10 --length 3 --overlap 1 --print --save out.tags
提取Taggram
您还可以使用python计算标记词（有关如何描述它的更多详细信息，请参阅我们的basic示例）：
frommusicnn_keras.extractorimportextractortaggram,tags=extractor('./audio/joram-moments_of_clarity-08-solipsism-59-88.mp3',model='MTT_musicnn')
上面分析的音乐片段包含在这个存储库的./audio/文件夹中。在
musicnn\u keras和musicnn
此回购反映了原始musicnn存储库的内容特斯拉斯. 因此，这个存储库中使用的一些代码和示例来自original musicnn repo。在
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