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告别盲听：几款能“听懂”情绪的AI音乐分析工具，让音乐分类更高效

202 0 AI音乐探索者

音乐的情绪是多种多样的，它可以是欢快的、悲伤的、愤怒的，也可以是平静的、激昂的、温柔的。对于音乐爱好者和从业者来说，准确地把握音乐的情绪，能够更好地进行音乐分类、推荐，甚至创作。然而，仅仅依靠人耳去判断音乐的情绪，难免会受到主观因素的影响，效率也比较低。幸运的是，现在已经出现了一些AI工具，可以帮助我们自动识别音乐的情绪，让音乐分析工作变得更加高效。

那么，这些AI工具是如何“听懂”音乐情绪的呢？简单来说，它们主要通过分析音乐的各种特征来实现，比如：

  • 音高（Pitch）： 音高越高，通常给人一种欢快、激昂的感觉；音高越低，则可能表达悲伤、压抑的情绪。
  • 节奏（Rhythm）： 节奏明快、跳跃的音乐，往往会让人感到兴奋、快乐；节奏缓慢、沉重的音乐，则可能传递悲伤、忧郁的情绪。
  • 音色（Timbre）： 不同的乐器和音色，也会影响音乐的情绪表达。例如，明亮、清脆的音色，常用于表现欢快、活泼的情绪；低沉、浑厚的音色，则可能用于表现悲伤、压抑的情绪。
  • 和声（Harmony）： 和声的进行和变化，也会对音乐的情绪产生影响。例如，和谐、稳定的和声，常用于表现平静、安宁的情绪；不和谐、不稳定的和声，则可能用于表现紧张、焦虑的情绪。

AI工具通过对这些特征进行综合分析，并结合大量的音乐数据进行训练，从而能够较为准确地识别音乐的情绪。下面，我将为大家介绍几款常用的AI音乐分析工具：

1. Echo Nest (Spotify)

简介： Echo Nest 是 Spotify 旗下的音乐智能公司，提供强大的音乐分析 API，可以分析音乐的各种特征，包括情绪、节奏、音高等。虽然 Echo Nest 已经被 Spotify 收购，但其 API 仍然可以供开发者使用。

特点：

  • 功能强大： 提供全面的音乐分析功能，可以识别音乐的多种情绪，如快乐、悲伤、愤怒、平静等。
  • 数据丰富： 基于 Spotify 庞大的音乐数据库进行训练，具有较高的准确性。
  • API接口： 提供 API 接口，方便开发者集成到自己的应用中。

使用方法：

  1. 注册 Spotify 开发者账号，并创建应用。
  2. 获取 API Key。
  3. 使用 Echo Nest API 进行音乐分析。

示例代码 (Python):

import spotipy
from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials

client_credentials_manager = SpotifyClientCredentials(client_id='YOUR_CLIENT_ID', client_secret='YOUR_CLIENT_SECRET')
sp = spotipy.Spotify(client_credentials_manager=client_credentials_manager)

track_id = '6rqhFgbbKwnb9MLmUQDhG6'  # 歌曲 ID，例如：Shape of You

features = sp.audio_features([track_id])[0]

print(features)

分析结果示例：

在 features 变量中，你会找到例如 valence (乐观程度) 和 energy (能量) 等指标，这些可以用来推断歌曲的情绪。

  • valence: 0.8 (表示积极乐观的情绪)
  • energy: 0.7 (表示高能量)

2. Musicovery

简介： Musicovery 是一个在线音乐推荐服务，也提供音乐情绪识别功能。用户可以通过选择不同的情绪标签，来找到符合自己心情的音乐。

特点：

  • 操作简单： 界面简洁直观，用户可以轻松选择情绪标签。
  • 推荐准确： 基于用户选择的情绪标签，推荐符合用户心情的音乐。
  • 在线试听： 用户可以直接在线试听推荐的音乐。

使用方法：

  1. 访问 Musicovery 网站。
  2. 在情绪地图上选择自己想要的情绪。
  3. Musicovery 会根据你的选择，推荐符合你心情的音乐。

网址： https://musicovery.com/

3. Last.fm

简介： Last.fm 是一个老牌的音乐社交网站，也提供音乐标签功能。用户可以为自己喜欢的音乐添加标签，包括情绪标签。Last.fm 会根据用户的标签，推荐相似的音乐。

特点：

  • 社区驱动： 基于用户的标签数据，具有较高的准确性。
  • 社交互动： 用户可以与其他音乐爱好者交流，分享自己的音乐喜好。
  • 个性化推荐： Last.fm 会根据用户的听歌历史和标签，提供个性化的音乐推荐。

使用方法：

  1. 注册 Last.fm 账号。
  2. 为你喜欢的音乐添加标签，包括情绪标签。
  3. Last.fm 会根据你的标签，推荐相似的音乐。

网址： https://www.last.fm/

4. Microsoft Azure Cognitive Services - Emotion API

简介： 微软 Azure 认知服务提供了一系列 AI API，其中包括情感分析 API。虽然这个 API 主要用于分析文本中的情感，但它也可以用于分析音乐中的情感。通过将音乐转换成频谱图，然后使用图像识别技术，Emotion API 可以识别音乐中的情绪。

特点：

  • 通用性强： 不仅可以分析音乐，还可以分析文本、图像等多种数据。
  • 可定制性高： 可以根据自己的需求，定制模型。
  • 云服务： 基于 Azure 云平台，具有较高的可靠性和可扩展性。

使用方法：

  1. 注册 Azure 账号，并开通认知服务。
  2. 获取 API Key。
  3. 将音乐转换成频谱图。
  4. 使用 Emotion API 分析频谱图，获取音乐的情绪。

示例代码 (Python):

由于需要将音频转换为频谱图并进行图像分析，代码会比较复杂，这里只提供一个框架。

#  需要安装相关的库，例如 librosa 用于音频处理， matplotlib 用于绘制频谱图
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import requests

#  1. 音频文件加载
audio_file = 'your_audio_file.mp3'
y, sr = librosa.load(audio_file)

#  2. 生成频谱图
plt.figure(figsize=(12, 4))
librosa.display.specshow(librosa.amplitude_to_db(y, ref=np.max),sr=sr, x_axis='time', y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.savefig('spectrogram.png') # 保存频谱图

#  3. 调用 Azure Emotion API 分析频谱图
#  (需要 Azure 订阅密钥和 API 端点)

api_url = 'YOUR_AZURE_EMOTION_API_ENDPOINT'
headers = {
    'Content-Type': 'application/octet-stream',
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': 'YOUR_AZURE_SUBSCRIPTION_KEY'
}

with open('spectrogram.png', 'rb') as f:
    image_data = f.read()

response = requests.post(api_url, headers=headers, data=image_data)
emotions = response.json()

print(emotions)

注意： 上述代码只是一个示例，你需要根据自己的实际情况进行修改。特别是 Azure 认知服务的配置和 API 调用部分。

5. AI 音乐情绪识别的未来

随着人工智能技术的不断发展，AI 音乐情绪识别的准确性和效率将会越来越高。未来，我们可以期待 AI 工具在音乐领域发挥更大的作用，例如：

  • 智能音乐推荐： 根据用户的情绪，推荐更符合用户心情的音乐。
  • 自动音乐创作： 根据用户设定的情绪，自动创作出符合该情绪的音乐。
  • 音乐治疗： 利用 AI 工具，分析音乐对情绪的影响，为音乐治疗提供科学依据。

总而言之，AI 音乐情绪识别技术正在改变我们与音乐互动的方式。虽然目前这些工具还不够完美，但它们已经为我们打开了一扇通往音乐智能世界的大门。 无论是音乐爱好者还是音乐从业者，都可以尝试使用这些工具，让音乐分析工作变得更加高效、有趣。

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