음악의 장르를 자동으로 분류하고 음악의 각종 속성을 추출하는 프로젝트를 파이썬으로 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 데이터 수집

먼저, 음악 데이터를 수집해야 합니다. 인터넷에서 공개되어 있는 음악 데이터셋을 활용하거나, 스트리밍 서비스의 API를 사용하여 음악 데이터를 수집할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 전처리해야 합니다. 음악 파일을 읽어서 주파수 영역으로 변환하거나, 음악의 속성을 추출하는 작업이 이루어집니다. 이때, 파이썬의 음악 처리 라이브러리인 librosa를 사용하면 편리합니다.

import librosa

# 음악 파일 로드
audio_path = 'music.mp3'
audio, sr = librosa.load(audio_path)

# 음악 데이터 전처리 작업 수행
# ...

# 음악의 주파수 영역 변환
stft = librosa.stft(audio)

# 음악의 속성 추출
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(audio)

3. 장르 분류 모델 학습

음악의 장르를 분류하는 모델을 학습해야 합니다. 이를 위해, 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)이나 신경망 모델인 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용할 수 있습니다. 데이터셋을 훈련용과 테스트용으로 나눈 후, 모델을 학습시키고 정확도를 평가합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 데이터셋 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.3)

# SVM 모델 학습
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
accuracy = model.score(X_test, y_test)

4. 음악 속성 추출

학습된 모델을 사용하여 음악의 속성을 추출할 수 있습니다. 입력 음악에 대해 모델을 적용하고, 분류된 장르와 음악의 다양한 속성을 얻을 수 있습니다.

# 음악 장르 분류
genre = model.predict(new_audio)

# 음악의 주파수 영역 변환
stft = librosa.stft(new_audio)

# 음악의 속성 추출
tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(new_audio)

위와 같은 방법으로 파이썬을 사용하여 장르 분류와 음악 속성 추출 프로젝트를 구현할 수 있습니다. 음악 데이터의 다양한 속성을 활용하면 음악 추천 시스템이나 음악의 특징 분석 등 다양한 응용을 할 수 있습니다.

#python #음악분석