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歌曲
数据集:内含xml乐谱,纯自己手打可以作为乐谱相关的研究
歌曲
数据集:内含xml乐谱,纯自己手打可以作为乐谱相关的研究
2022-12-20 15:27:48
33.94MB
歌声数据集
乐谱数据集
使用tensoflow2搭建神经网络进行
歌曲
分类,使用librosa进行
歌曲
信号的特征提取
使用tensoflow2搭建神经网络进行
歌曲
分类,使用librosa进行
歌曲
信号的特征提取
2022-12-17 16:28:12
56.89MB
神经网络
1
功能类似半糖首页菜单与QQ音乐
歌曲
列表页面
作者Roylee-ML,源码SwipeTableView,功能类似半糖首页菜单与QQ音乐
歌曲
列表页面。即支持UITableview的上下滚动,同时也支持不同列表之间的滑动切换。同时可以设置顶部header view与列表切换功能bar,使用方式类似于原生UITableview的tableHeaderView的方式。
2022-11-24 11:20:45
8.1MB
IOS源码
1
推荐系统:百万首
歌曲
数据集的推荐系统
推荐系统:百万首
歌曲
数据集的推荐系统
2022-11-17 22:17:18
9KB
scikit-learn
million-song-dataset
scikit-learnJupyterNotebook
1
song-classification-project:使用Logistic回归,KNN,决策树,随机森林和XGBoost对Spotify摇滚
歌曲
进行多标签分类到音乐时代(Flatiron Project 3)
项目3:多分类 作者:Khyatee Desai和David Shin 概述 Spotify一直在寻求创建其他功能和播放列表,以使用户发现来自不同流派和时代的新歌手。 新增内容可能会导致现有用户续订该应用程序的每月订阅,并希望扩展其音乐种类。 以下分析旨在证明音乐可以根据其音乐属性所源自的时间段进行分类。 通过类型分类发现新歌手不仅使用户受益,而且使歌手和Spotify受益。 未知的艺术家将从更多的发现方法中受益,Spotify可能获得更多的收入和更多的数据。 业务问题 要开发最佳功能和播放列表,我们需要了解在按时间段对音乐进行分类时哪些功能最重要。 创建新功能可能会推动客户续订并吸引新用户的兴趣。 数据 我们使用的主要数据集包含1921-2020年间
歌曲
属性。 Spotify数据包含每个轨道的音频功能,如下所示: 钥匙 值类型 值说明 duration_ms 整型 轨道的持续时间(以
2022-11-15 21:05:39
31.67MB
spotify
random-forest
xgboost
logistic-regression
1
m4a
歌曲
,针对某些播放器不能播放
m4a
歌曲
,针对某些播放器不能播放
2022-11-04 18:06:48
500KB
音乐
1
matlab播放
歌曲
这是一个利用matlab播放音乐的源代码
2022-11-02 23:36:08
2KB
matlab
音乐播放
1
便民KTV软件,联网可下载
歌曲
2万+,系统不需要注册
便民KTV软件,联网可下载
歌曲
2万+,系统不需要注册
2022-10-18 09:06:43
22.27MB
便民KTV软件,联网可下载歌曲2
1
osd_playlist_init.rar_
歌曲
播放
用BMP图片现实播放列表信息,包括文件夹信息和
歌曲
文件名信息,以及当前播放
歌曲
标志等等
2022-09-23 22:00:47
233KB
歌曲播放
X宝买MTV
歌曲
送的电脑点歌系统(支持手机点歌)
以前有需要用到MTV
歌曲
,为了省事就在X宝上买了,卖家并送了电脑点歌系统
2022-09-19 19:06:11
351.76MB
MTV歌曲送的电脑点歌系统
1
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