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  • (图书介绍:童晶:《Python趣味创意编程》新书预告)本章我们将实现音乐可视化效果,如图所示。首先学习Minim库的下载配置,并利用Minim库播放音乐文件、绘制音乐音量波形;然后将声音转换到频域,学习音乐频谱...

    (图书介绍:童晶:《Python趣味创意编程》新书预告

    15 音乐可视化

    本章我们将实现音乐可视化的效果,如图所示。首先学习Minim库的下载配置,并利用Minim库播放音乐文件、绘制音乐音量波形;然后将声音转换到频域,学习音乐频谱波形的绘制,并实现圆圈射线频谱波形的效果;最后添加射灯连线、变大变小的眼睛,并学习实时声音信号的输入。

    视频教程:

    最终代码:

    add_library("minim") # 导入minim库
    minim = Minim(this) # 创建minim对象
    
    def setup():
      global player,fft,fftScale # 全局变量
      size(1000, 1000) # 画面大小
      player = minim.loadFile("music2.mp3") # 读取音乐文件
      player.loop() # 音乐循环播放
      fft = FFT(player.bufferSize(), player.sampleRate()) # 变换到频域
      fftScale = 50 # 显示放大倍数
      colorMode(HSB) # HSB颜色模型
      frameRate(30) # 设定帧率
    
    def draw():
      background(255) # 白色背景
      fft.forward(player.mix) # 处理下一段音频信号
      # 这一段频谱信号长度,高频部分信号能量较低就不考虑了
      specLength = fft.specSize()/2
      for i in range(specLength):  # 对所有频谱信号遍历
        # 当前频谱上信号强度,开根号,再乘以一个放大系数   
        ffti = sqrt(fft.getBand(i))* fftScale 
        basis = width/6 + 2*sin(0.5*i+frameCount) #内部圆半径周期变化
        angle = map(i,0,specLength-1,-0.5*PI,1.5*PI) # 直线段对应角度
        startX = width/2 + cos(angle)*basis # 直线起点x坐标
        startY = height/2 + sin(angle)*basis # 直线起点y坐标
        endX = width/2 + cos(angle)*(basis+ffti) # 直线终点x坐标
        endY = height/2 + sin(angle)*(basis+ffti) # 直线终点y坐标
        # 沿着圆周设定线条颜色色调
        stroke(map(i,0,specLength-1,0,255),255,255) 
        strokeWeight(1.5) # 设定线条粗细
        line(startX, startY, endX, endY) # 画出向外的一圈直线
                    
        if i%2==0: # 射灯画线减一半,防止绘制速度过慢    
          stroke(map(i,0,specLength-1,0,255),200,255,40) # 射灯连线颜色
          strokeWeight(1) # 设定射灯线条粗细
          # 计算在第几区域,角点和对面的区域不要连线,防止画面过乱
          sector = i*4/specLength   # 分成4个区域 
          if sector != 1:    
            line(0, 0, endX, endY) # 左上角发出的射线   
          if sector != 2:    
            line(width, 0, endX, endY) # 右上角发出的射线   
          if sector != 0:       
            line(0, height, endX, endY) # 左下角发出的射线  
          if sector != 3:               
            line(width, height, endX, endY) # 右下角发出的射线
    
      average = 0 # 求出所有频谱信号强度的平均值
      for i in range(specLength):  # 对所有频谱信号遍历
        ffti = sqrt(fft.getBand(i))* fftScale # 开根号,再乘以一个放大系数
        average += ffti # 先求和
      average = average/specLength # 求平均值
      
      # 中间随音乐音量大小而变换的圆圈椭圆/眼睛
      noStroke() # 眼珠圆圈不绘制线条
      fill(frameCount%256, 130, 200) # 眼珠的填充色
      circle(width/2,height/2,average*1.5) # 绘制眼珠圆圈
      noFill() # 眼眶不填充
      strokeWeight(3) # 眼眶线条粗细
      stroke(frameCount%256, 130, 200) # 眼眶线条的颜色
      ellipse(width/2,height/2,average*3,average*1.5) # 绘制椭圆形眼眶    

     

    v2-256b97ba7c0ca4523e2dd5b5fb9ad3df_b.jpg

    Minim库也可以利用麦克风获取实时声音信号,读者可以尝试发出音量大小、音调高低不同的声音,观察音频的实时可视化效果。

    player = minim.getLineIn() # 获取实时音频输入  

    这一章主要学习利用Minim库进行音频信号的处理,实现了一种音乐可视化的效果。读者也可以借鉴之前章节的思路,实现更加酷炫的音乐可视化;利用音乐文件或实时音频信号,也可以用于不同互动艺术形式的实时参数调整。

     

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  • 视频可用于开发新的可视化效果以用于分析。 从视频记录中创建这种替代显示的目的是揭示材料本身内的特征,结构和相似性,以及例如与记分材料有关的特征,结构和相似性。 这里的三种有用的可视化技术是运动图像,运动...
  • 前几天小编给大家分享了数据可视化分析,在文尾提及了网易云音乐歌词爬取,今天小编给大家分享网易云音乐歌词爬取方法。 本文的总体思路如下: 找到正确的URL,获取源码; 利用bs4解析源码,获取歌曲名和歌曲ID; ...

    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词
    前几天小编给大家分享了数据可视化分析,在文尾提及了网易云音乐歌词爬取,今天小编给大家分享网易云音乐歌词爬取方法。

    本文的总体思路如下:

    找到正确的URL,获取源码;

    利用bs4解析源码,获取歌曲名和歌曲ID;

    调用网易云歌曲API,获取歌词;

    将歌词写入文件,并存入本地。

    本文的目的是获取网易云音乐的歌词,并将歌词存入到本地文件。整体的效果图如下所示:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    赵雷的歌曲

    本文以民谣歌神赵雷为数据采集对象,专门采集他的歌曲歌词,其他歌手的歌词采集方式可以类推,下图展示的是《成都》歌词。
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    赵雷歌曲---《成都》

    一般来说,网页上显示的URL就可以写在程序中,运行程序之后就可以采集到我们想要的网页源码。But在网易云音乐网站中,这条路行不通,因为网页中的URL是个假URL,真实的URL中是没有#号的。废话不多说,直接上代码。

    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词
    基于Python网易云音乐歌词爬取

    获取网页源码

    本文利用requests、bs4、json和re模块来采集网易云音乐歌词,记得在程序中添加headers和反盗链referer以模拟浏览器,防止被网站拒绝访问。这里的get_html方法专门用于获取源码,通常我们也要做异常处理,未雨绸缪。

    获取到网页源码之后,分析源码,发现歌曲的名字和ID藏的很深,纵里寻她千百度,发现她在源码的294行,藏在<ul class="f-hide">标签下,如下图所示:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    歌曲名和ID存在的位置

    接下来我们利用美丽的汤来获取目标信息,直接上代码,如下图:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    获取歌曲名和ID

    此处要注意获取ID的时候需要对link进行切片处理,得到的数字便是歌曲的ID;另外,歌曲名是通过get_text()方法获取到的,最后利用zip函数将歌曲名和ID一一对应并进行返回。

    得到ID之后便可以进入到内页获取歌词了,但是URL还是不给力,如下图:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    歌词的URL

    虽然我们可以明白的看到网页上的白纸黑字呈现的歌词信息,但是我们在该URL下却无法获取到歌词信息。小编通过抓包,找到了歌词的URL,发现其是POST请求还有一大堆看不懂的data,总之这个URL是不能为我们效力。那该点解呢?

    莫慌,小编找到了网易云音乐的API,只要把歌曲的ID放在API链接上便可以获取到歌词了,代码如下:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    调用网易云API并解析歌词

    在API中歌词信息是以json格式加载的,所以需要利用json将其进行序列化解析出来,并配合正则表达式进行清洗歌词,如果不用正则表达式进行清洗的话,得到原始的数据如下所示(此处以赵雷的歌曲《成都》为例):
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    原始数据

    很明显歌词前面有歌词呈现的时间,对于我们来说其属于杂质信息,因此需要利用正则表达式进行匹配。诚然,正则表达式并不是唯一的方法,小伙伴们也可以采取切片的方式或者其他方法进行数据清洗,在此就不赘述了。

    得到歌词之后便将其写入到文件中去,并存入到本地文件中,代码如下:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    写入文件和程序主体部分

    现在只要我们运行程序,输入歌手的ID之后,程序将自动把该歌手的所唱歌曲的歌词抓取下来,并存到本地中。如本例中赵雷的ID是6731,输入数字6731之后,赵雷的歌词将会被抓取到,如下图所示:
    如何用Python网络爬虫爬取网易云音乐歌词

    基于Python网易云音乐歌词爬取

    程序运行结果

    之后我们就可以在脚本程序的同一目录下找到生成的歌词文本,歌词就被顺利的爬取下来了。

    相信大家对网易云歌词爬取已经有了一定的认识了,不过easier said than down,小编建议大家动手亲自敲一下代码,在实践中你会学的更快,学的更多的。

    这篇文章教会大家如何采集网易云歌词,那网易云歌曲如何采集呢?且听小编下回分解~~~

    转载于:https://blog.51cto.com/13389043/2108722

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  • 网易云音乐前几天小编给大家分享了数据可视化分析,在文尾提及了网易云音乐歌词爬取,今天小编给大家分享网易云音乐歌词爬取方法。本文的总体思路如下:找到正确的URL,获取源码;利用bs4解析源码,获取歌曲名和歌曲...

    网易云音乐

    前几天小编给大家分享了数据可视化分析,在文尾提及了网易云音乐歌词爬取,今天小编给大家分享网易云音乐歌词爬取方法。

    本文的总体思路如下:

    1. 找到正确的URL,获取源码;

    2. 利用bs4解析源码,获取歌曲名和歌曲ID;

    3. 调用网易云歌曲API,获取歌词;

    4. 将歌词写入文件,并存入本地。

    本文的目的是获取网易云音乐的歌词,并将歌词存入到本地文件。整体的效果图如下所示:

    赵雷的歌曲

    本文以民谣歌神赵雷为数据采集对象,专门采集他的歌曲歌词,其他歌手的歌词采集方式可以类推,下图展示的是《成都》歌词。

    赵雷歌曲---《成都》

    一般来说,网页上显示的URL就可以写在程序中,运行程序之后就可以采集到我们想要的网页源码。But在网易云音乐网站中,这条路行不通,因为网页中的URL是个假URL,真实的URL中是没有#号的。废话不多说,直接上代码。

    获取网页源码

    本文利用requests、bs4、json和re模块来采集网易云音乐歌词,记得在程序中添加headers和反盗链referer以模拟浏览器,防止被网站拒绝访问。这里的get_html方法专门用于获取源码,通常我们也要做异常处理,未雨绸缪。

    获取到网页源码之后,分析源码,发现歌曲的名字和ID藏的很深,纵里寻她千百度,发现她在源码的294行,藏在<ul class="f-hide">标签下,如下图所示:

    歌曲名和ID存在的位置

    接下来我们利用美丽的汤来获取目标信息,直接上代码,如下图:

    获取歌曲名和ID

    此处要注意获取ID的时候需要对link进行切片处理,得到的数字便是歌曲的ID;另外,歌曲名是通过get_text()方法获取到的,最后利用zip函数将歌曲名和ID一一对应并进行返回。

    得到ID之后便可以进入到内页获取歌词了,但是URL还是不给力,如下图:

    歌词的URL

    虽然我们可以明白的看到网页上的白纸黑字呈现的歌词信息,但是我们在该URL下却无法获取到歌词信息。小编通过抓包,找到了歌词的URL,发现其是POST请求还有一大堆看不懂的data,总之这个URL是不能为我们效力。那该点解呢?

    莫慌,小编找到了网易云音乐的API,只要把歌曲的ID放在API链接上便可以获取到歌词了,代码如下:

    调用网易云API并解析歌词

    在API中歌词信息是以json格式加载的,所以需要利用json将其进行序列化解析出来,并配合正则表达式进行清洗歌词,如果不用正则表达式进行清洗的话,得到原始的数据如下所示(此处以赵雷的歌曲《成都》为例):

    原始数据

    很明显歌词前面有歌词呈现的时间,对于我们来说其属于杂质信息,因此需要利用正则表达式进行匹配。诚然,正则表达式并不是唯一的方法,小伙伴们也可以采取切片的方式或者其他方法进行数据清洗,在此就不赘述了。

    得到歌词之后便将其写入到文件中去,并存入到本地文件中,代码如下:

    写入文件和程序主体部分

    现在只要我们运行程序,输入歌手的ID之后,程序将自动把该歌手的所唱歌曲的歌词抓取下来,并存到本地中。如本例中赵雷的ID是6731,输入数字6731之后,赵雷的歌词将会被抓取到,如下图所示:

    程序运行结果

    之后我们就可以在脚本程序的同一目录下找到生成的歌词文本,歌词就被顺利的爬取下来了。

    相信大家对网易云歌词爬取已经有了一定的认识了,不过easier said than down,小编建议大家动手亲自敲一下代码,在实践中你会学的更快,学的更多的。

    这篇文章教会大家如何采集网易云歌词,那网易云歌曲如何采集呢?快戳小编之前的文章吧~~


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  • Python分析网易云音乐近5年热门歌单

    千次阅读 2017-12-02 00:00:00
    ❈作者:瑶妹妹先生,知乎专栏:折数,关于网络编程、数据挖掘,数据可视化,摄影后期等。 ❈  网易云音乐几乎是我唯一的听歌消遣的平台了,平时剪辑寻找BGM时也上云村。它的特点就是体验、视角效果都很棒,歌单...

    專 欄

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    作者:瑶妹妹先生,知乎专栏:折数,关于网络编程、数据挖掘,数据可视化,摄影后期等。

            网易云音乐几乎是我唯一的听歌消遣的平台了,平时剪辑寻找BGM时也上云村。它的特点就是体验、视角效果都很棒,歌单推荐做的也很人性化。

            然后,我抓取了网易云音乐热门歌单中9.8W+的歌单数据,做了些如下分析,当然在分析之前有必要解释下所谓的歌单意义,方便不太常用云音乐的朋友尽快理解以下分析的意义。歌单即:盛放歌曲的袋子。每个用户可创建歌单添加同类型的单曲进去,同时也可将别的歌单添加收藏。同一歌单有不同的分类标签,具体分类示例可以看下面的网易云音乐的导航页截图。

    0?wx_fmt=jpeg0?wx_fmt=jpeg

            由于同一歌单可能会有不同的分类,所以按这72种分类抓取的数据会有重复数据,剔重之后6.6万个热门歌单。

            我按不同分类下歌单的相似度做了排行榜如下(红色部分表示相似度):

    0?wx_fmt=jpeg

            从相似度排行榜中看出流行音乐、轻音乐、电子乐和其它歌单的相似度最高。工作、影视原声、Bossa Nova(其实我也不知道Bossa Nova是种什么音乐???搜了一下好像是种爵士乐???)和其它歌单的相似度最低。

            下面是不同分类的歌单去重后的数量分布:

    0?wx_fmt=jpeg

            好,这里暂停一下思考10秒:

            越是左上角,相似度越低,去重后数量越多,则说明此类歌曲最适宜某特定场景下听,比如工作类音乐适合专心致志的听,所以排第一。

            越是右下角,相似度越高,去重后数量越少,则说明此类歌曲最适宜大众场景下听,我将上图的右下角放大后如图,比如流行乐就适合大多数场景听。

    0?wx_fmt=jpeg

            所有当你突然想听歌了,又不知道选什么歌听得话,就索性选流行乐或者轻音乐吧......

            由于翻页器限制,实际上网易云音乐上的歌单肯定是远远不止这点数据的。以下分析都是基于这6.6万多的热门歌单源数据,当然根据歌单首页推荐来以小见大,还是能较大程度的反应云村的整体情况的,毕竟这是人家辛辛苦苦写算法做模型推荐而生的。

            PS:

            1、同一歌曲可能会被加入不同歌单

            2、歌单内,被添加的歌曲不会携带别的歌单的播放分享量等数据

            3、本篇文章都是基于歌单做分析,而不是单曲


             好,首先,我们带着这三个问题去看接下来的文章:


    一、网易云音乐歌单近五年增长历史经历了哪些变化?


            从13年初到17年8月这四年半的时间内,这些热门歌单共计产生820万首单曲,3.3亿次收藏,438.7万次分享,411.9万次评论,153.5亿累计播放量。

            先总体看下这四年半时间内网易云音乐的增长历史吧!


            1.新增歌单数量随时间的变化


    0?wx_fmt=jpeg

            近五年来,网易云音乐歌单数据有了翻天覆地的变化,近期每月新增歌单连创历史新高


            2.歌单内新增收录歌曲数量随时间的变化


    0?wx_fmt=jpeg


            一眼望去,从以上两图发现歌单数量和歌单内的歌曲数量在随时间的变化上保持着高度的一致性。

            对增长历史划分不同的阶段:

            14年以前歌曲增长速度较慢,处于萌芽期。

            15年夏季有一次较快增长,处于发展期。

            16年下半年,歌曲被高频次添加,处于稳定增长期。

            17年才过一大半,近几月新增歌曲数就已突破历史新高。

            另外,根据柱状图的起伏状况发现一个很有趣的现象,那就是:“每年夏季新增收录歌曲数较多”,我个人猜测原因可能是“夏季人们精神活力较为充沛,音乐需求量较大所致”。

            由于歌单本身和歌单ID值一一对应,所以歌单ID值也能反映出网易云音乐的增长历史,那么再看一图,你还能发现歌单序号的命名规律


            3.歌单ID随时间的变化

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            同理,ID增长规律和歌单数量基本保持一致,4年多内,歌单ID从5位数变到9位数,16年二月份有一次重大跳跃。而且每次跳跃都出现在重大节假日之后,我猜应该是内部调整所致。当然歌单ID并不是绝对的呈现自增规律,不信你看!!!我把16年2月份前后的区间图放大一下!!!

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            随着时间的推移,歌单ID值却有高有底。比如2月22号某歌单ID就比21号的某歌单ID值小,说明网易云音乐ID值有回收现象。实际上歌单被删除就可能会造成这种现象。


            4.总体收藏和播放量随时间的变化

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            柱状图(收藏量)对应左侧的主坐标,折线图(播放量)对应右侧的次坐标。

            播放量高的歌单收藏量自然也高,说明数据较真实,不存在对某个单一指标刷量行为。

            15年前创建的歌单累计收藏、播放量偏低,想要成为爆红歌单的难度较大,毕竟很多用户都不太愿意听较为老气的歌单。

            近两年创建的歌单收藏、播放量较高,成为爆红歌单的几率较大。

            越新创建的歌单播放、收藏量越低,越是需要时间的磨炼才可能成为爆红歌单。如果说播放量和收藏量能代表歌单的人气度的话,那下面的评论数和分享量更能代表歌单的趣味性和特殊性,因为一个歌单要是仅仅听起来悦耳但又说不出什么好,说不出什么特别之处的话,那我想它的评论数和分享数肯定会很低。相反,要是有个歌单的风格别具一格,那肯定会让人眼前一亮,听音乐的人更愿意参与到评论、分享等互动行为中去。


            5.总体评论和分享量随时间的变化


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            同样,分享量和评论数也表现出同步变化。较老气的歌单互动指标越低,越新鲜的歌单互动性越高。从上面两图末尾处看出,越新的歌单播放、收藏量越低,评论、分享数也越低,但不同的是:越新的歌曲播放、收藏量那是超低,而评论数虽然也较低,但相比之下却不是低得那么厉害,看来用户还是比较乐于参与到新鲜歌单的评论中去。


    二、网易云音乐用户有哪些使用习惯?

            1.创建歌单的习惯

            比如那么当你想创建歌单了,里面放多少单曲合适呢?1首?2首?3首?10首?50首?100首?看下图吧:

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            用户在创建歌单时歌单内单曲盛放数量都是100首以下的居多,特别是整十数,最火爆的存放数是20,50,30......其实都是习惯了整十数而已......


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            2.不同导航栏下的播放习惯和互动习惯的差异

            由于每个栏目下,歌单播放数互动的差异较大,所有此处选中位数来描述用户的播放习惯和互动习惯


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            用户最喜欢去语言类导航条下寻找歌单,从而带来的播放量最大,且不同导航栏下的差异表现较为明显。

            3.不同类型歌单的适听人群

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            歌单由用户创建,如00后的歌单多,可以猜测00后的用户居多......

            what???00后居多???我90后最少???不想说别的了......

            看看不同年龄段用户的使用习惯吧


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            从图中看出,90后的歌单人气度和互动数量还是远超其他年龄阶段啊,看来00后只顾创建歌单去了没怎么用心听歌了啊哈???


    三、网易云音乐上有哪些值得推荐的歌单?

            我分别按播放量,收藏量,分享数,评论数筛选了TOP30的歌单记为A,B,C,D。然后又取出同时都在ABCD中的那部分重复歌曲,可以说这部分歌曲不论是人气度、趣味性还都挺有特色挺拔尖的,用QQ截图画了个示意图如下:


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            图中阴影部分刚好10个歌单,里面共计存放了2千多首单曲。这些歌单信息如下,表格中行标分别为歌曲id,所属导航类,歌单类型,创建时间,收藏量,分享量,评论数,播放数,歌单所存歌曲数。

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            当然,最后我想说的是,这只是网易云音乐上的冰山一角,我自己的分析的结果也不能就真正代表网易云音乐上的优质歌单,我只是从数据分析的角度挖掘了下云音乐,其实我自己也随机选听下里面的冷门歌单,有的还是真的挺不错的,只是说可能由于运气没被大家发现而已~~


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  • 2020-03-21

    2020-03-21 22:44:39
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    2021-02-14 23:30:04
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  • 软件工程教程

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空空如也

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