编写自学习音乐制作工具
我想学习如何编写一个音乐应用程序，这个程序可以分析歌曲。
我该如何开始呢？有没有什么库可以用来分析声音波形？
我会一些C、C++、Java、Python，还有一点汇编和Perl。
相关问题： 音乐模仿的算法
5 个回答
要分析声音波形，你需要用到一种叫做傅里叶变换的东西（fft），这样你就可以把歌曲分解成不同的频率，并观察这些频率是如何随时间变化的。numpy这个库里有傅里叶变换的功能，我自己没用过，所以不太清楚效果怎么样。不过，这个是个很好的起点。
接下来，你需要对频率和模式进行一些统计分析，之后我就不知道该说什么了。
不过这很酷，去试试吧！
当你了解完Lennart提到的快速傅里叶变换（FFT）后，可能会想看看马尔可夫链，这是一种用来分析音符之间间隔和聚合模式的工具。
这方面的研究已经有一段时间了，但马尔可夫链过去被用来建立一种统计模型，可以从各种歌曲中提取旋律，并用来生成新的旋律。马尔可夫链同样可以处理英文句子。想看看效果的话，可以试试megahal聊天机器人，看看马尔可夫链是如何生成看起来像英文句子的混乱输出的。
你甚至可以把前100首歌混合在一起，让马尔可夫链生成下一个热门歌曲。
另一方面，你也可以考虑一下，可能并不是音乐本身的某种特质让一首歌变得受欢迎。或者说，受欢迎的歌曲可能是音乐质量和市场营销结合的结果。
用电脑来创作和分析音乐是一个很大的领域。这个领域主要有两个基本方向，它们之间有些重叠。
- 算法作曲主要关注的是音乐的生成。这可以基于一些统计方法，比如马尔可夫链，或者使用一些数学模型，比如分形和混沌过程，甚至还可以用到一些人工智能的技术，比如专家系统、神经网络和遗传算法。
- 音乐信息检索则关注于识别音乐作品之间的共同语法、相似性和独特性（有时称为声学指纹）。
有很多很多的库、工具和专门的编程语言可以帮助解决这些问题的不同部分。这里有一份关于音乐相关的Python程序和库的列表。可用的技术非常多，你应该能找到一些能帮你完成大部分工作的工具。虽然像其他回答提到的那样，通过一些非常底层的频率分析工具，比如傅里叶变换来重新实现一个“音乐解析器”是可能的，但这会非常困难，而且几乎肯定是没有必要的。
如果你需要更多建议或有具体问题，可以去国际音乐信息检索学会的邮件列表，那里的信息会对你很有帮助。