玩音乐,敲架子鼓,一个被“耽误了”的机器学习高手
多数伏在案前敲击键盘的程序员或许都曾憧憬:黑框眼镜、格子衬衫、脚踩凉拖背后的另一番模样的自己。
对于来自纽约的 Peter Sobot 而言,他的本职工作是通过机器学习系统为 Spotify 平台上的用户推荐音乐。但朝九晚五的工作之余,他还是一名鼓手兼音乐人,这也就意味着他需要经常创作各类电子音乐,当然,包括架子鼓等打击乐器在内。
近日,Peter Sobot 在其博客中写道:“他利用机器学习构建了一款应用程序,无论音频样本是底鼓、军鼓还是其他鼓,其识别准确率高达 87%。”
万万没想到,在工程师的手中,我们可以用机器学习搭建自己的音乐梦想!
需要了解的是,在现代电子音乐制作中,一般都会使用鼓声样片而不是真实的鼓手现场录音的旋律,而这些样片通常以商业性质出售,或者由音乐人免费在网上共享出来。不过,这样的样片却往往很难利用,问题就出在它们的标签和分类方式很难尽如人意。
“每家公司都试图通过创建自己的样片夹专有格式,如 Native Instrument 的 Battery 或 Kontakt 格式。两者都使用元数据,并允许用户通过各种标签浏览样片。但这些软件包非常昂贵,且需要学习其任务流程。” Peter 写道。
于是,这位被音乐耽误了的工程师决定利用机器学习来尝试解决这一问题。
例如,给出的一段音频该如何判断究竟是是底鼓、军鼓、踩镲,还是别的音乐样本?
如果是人类,可以毫不费力地区分出声音,但计算机却需要大量的训练。在机器学习中,这通常被称为分类问题,即机器需要注入数据并对其进行分类。在这其中,通常会涉及特征提取阶段。
Peter 指出,人类识别不同的鼓音会从以下几个特征判别:
一是整体文件长度。因为小鼓的声音要比踢鼓的声音持续时间更长,所以比较容易测量。
二是整体响度。实际上,由于电子音乐的大多数样本都是标准化的,这意味着不同样片中的鼓声响度会被调整统一。相反,可以使用“最大”、“中等”、“最小”三种响度以更好地了解响度是如何随时间变化的。
三是频率。如底鼓样片的低频音段会有很多,因其直径长,造成鼓声小而低沉。为了让机器学习算法学会这一点,需要将不同频率范围内的声音响度特征分类。
四是音高。尽管鼓是一款打击乐器,但仍可以调到各种音高。为了量化这种调整,可以采用样本的基频来帮助算法区分低音和高音。
接下来,就开始训练数据了。
据了解,Peter 从数万个样本中选取了大概每种乐器 20~30 个样本量,基本分为以下三种类型:一是每种乐器的不同类型的样本,如声学鼓、电子鼓;二是不同来源的音乐样本;三是非鼓声的音乐样本。
然后,他列出了 100 个样本夹,将大概 50 兆字节的样本数据归置于 5 个单独文件夹中,分别是:底鼓、小鼓、军鼓、踩镲、以及其他。
1、执行特征提取
据了解,这个 Python 库是由音频分析师 Brain McFee 等人创建的 librosa 。
(附上GitHub上的代码链接:https://github.com/psobot/machine-learning-for-drummers)
2、将提取特征保存在JSON文件夹中
以决策树为例,这是一种常见的机器学习算法,并不涉及“神经网络”、“深度学习”的范畴。简言之,决策树是一种以递归方式学习每个特征的阈值并将数据分类的系统。
Peter 创建了一个决策树模型 classifier.py,其权重由导入的数据通过统计决定。以下为可视化模型:
每个新样本都传递到该决策树中,并对提供的特征进行由上到下的评估。例如,如果新样本为average_eq_2_10 ≤ -56.77 (如图中的顶部块所示),则决策树将向左移动,然后检查其fundamental_5 特征。
如果执行 classifier.py ,会呈现两个列表:一是训练准确率(模型预测训练期间出现过的样本的准确率),二是测试准确率(模型预测训练期间未出现过的样本的准确率)。
据了解,Peter 分别获得了 100% 和 87% 的准确率。
在他看来,13% 的错误率可能是过度拟合导致,因此,为了避免出现这种可能性,他采取了以下三种方式:
调整算法参数以使其不会太具体。
改变特征计算以便给算法注入更多数据,这部分数据或许对人类来说并不敏感,但在数学上有助于解决分类问题。
添加更多多样化的数据,以便决策树算法可以创建一种更通用的树,前提是现有数据并不完整。
最后,附上这位小哥哥个人照,
以及博客链接:
http://blog.petersobot.com/
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
大咖简介: 刘凯,CDA大咖汇特邀讲师,DAMA中国分会理事,香港金管局特聘数据管理专家,拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟,美国 NAU 大学计算机信息技术硕士, CDA数据分析师三级持证人,现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介:贺渲雯 ,CDA 数据分析师一级持证人,互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下,数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介:居瑜 ,CDA一级持证人,国企财务经理,13年财务管理运营经验,在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介: CDA持证人刘凌峰,CDA L1持证人,微软认证讲师(MCT)金山办公最有价值专家(KVP),工信部高级项目管理师,拥有 ...
2025-04-15持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。在实际生活中,我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中,Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本,集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展,数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据,帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介:CDA持证人黄葛英,ICF国际教练联盟认证教练,前字节跳动销售主管,拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中,数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户,每一次交易,都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09数据是数字化的基础。随着工业4.0的推进,企业生产运作过程中的在线数据变得更加丰富;而互联网、新零售等C端应用的丰富多彩,产 ...
2025-04-094月7日,美国关税政策对全球金融市场的冲击仍在肆虐,周一亚市早盘,美股股指、原油期货、加密货币、贵金属等资产齐齐重挫,市场 ...
2025-04-08背景 3月26日,科技圈迎来一则重磅消息,苹果公司宣布向浙江大学捐赠 3000 万元人民币,用于支持编程教育。 这一举措并非偶然, ...
2025-04-07在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31