感觉颇有缘分，似有命中注定之感，于是想着用一些简单的音频处理、机器学习和可视化技术，简单地分析一下自己的音乐收藏。当然我对乐理知识一无所知，所以分析将不涉及任何与乐理知识相关的内容，纯属“瞎玩”性质的分析。T_T
那么就让我们愉快地开始吧~~~
环境搭建
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块；
将相关文件中提供的mpg123.zip文件解压后添加到环境变量中，例如：
开
始
分
析
方便起见，所有的音乐文件均先转为.wav格式后再做分析。
从最简单的开始吧！让我们先来看看不同歌手的声音波形图：
周杰伦：
许嵩：
陈奕迅：
OK，接下来我们就可以对降维后的数据进行聚类了，这里我们将自己实现一下k均值聚类算法而不是简单地调库，最终的聚类结果如下图所示(k=4)：
接下来我们尝试先对歌曲的42个特征值进行归一化处理，然后再进行上面的PCA和聚类操作，同时令k=3，最终的聚类结果如下图所示：
懒得复现了，直接用他的结论重新进行聚类，结果如下(k=3)：
Emmm，好像半斤八两。
那就这样吧，就当学点基础的音频处理、机器学习和可视化技术了。
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