[python] 파이썬을 사용한 음악 플레이리스트 생성
목차
- 라이브러리 설치
- 음악 데이터 가져오기
- 음악 특징 추출
- 클러스터링을 통한 플레이리스트 생성
1. 라이브러리 설치
먼저, 파이썬에서 음악과 관련된 작업을 수행하기 위해 librosa와 spotipy 라이브러리를 설치해야 합니다.
pip install librosa
pip install spotipy
2. 음악 데이터 가져오기
음악 데이터를 가져오기 위해 Spotify API를 사용하여 음악의 특징 및 장르 태그를 얻어옵니다.
Spotipy 라이브러리를 사용하여 Spotify API에 연결하고 음악 데이터를 가져올 수 있습니다.
import spotipy
from spotipy.oauth2 import SpotifyClientCredentials
sp = spotipy.Spotify(auth_manager=SpotifyClientCredentials(client_id="your_client_id", client_secret="your_client_secret"))
track_id = '3SipFlN3Kmsi41HdT79W1L' # Example track ID
track = sp.track(track_id)
3. 음악 특징 추출
librosa 라이브러리를 사용하여 음악 데이터로부터 특징을 추출할 수 있습니다.
주요 특징으로는 리듬, 멜로디, 박자, 음압 등이 있으며, 이러한 특징들을 사용하여 음악을 수치화할 수 있습니다.
import librosa
y, sr = librosa.load('your_audio_file.mp3') # Load audio file
tempo, beats = librosa.beat.beat_track(y=y, sr=sr) # Extract tempo and beat information
chroma = librosa.feature.chroma_stft(y=y, sr=sr) # Extract chroma feature
4. 클러스터링을 통한 플레이리스트 생성
음악의 특징을 추출한 후, 클러스터링 알고리즘을 사용하여 비슷한 특징을 가진 음악들을 묶을 수 있습니다.
이를 통해 자동으로 플레이리스트를 생성할 수 있고, 사용자의 취향에 맞게 음악을 선정할 수 있습니다.
from sklearn.cluster import KMeans
# Perform K-means clustering on the extracted features
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=0).fit(chroma.T)
cluster_labels = kmeans.labels_
음악 플레이리스트를 생성하는 방법에 대해 간략하게 소개해드렸습니다. 이를 응용하여 음악 추천 시스템 또는 사용자 맞춤형 플레이리스트 생성 알고리즘을 구현할 수 있을 것입니다.