Selvom du ikke direkte kan omdanne musik til data i den forstand at konvertere det til noget som et regneark, er der måder at udtrække forskellige datapunkter fra musik ved hjælp af software og analyseteknikker. Her er en sammenbrud af nogle muligheder:
udtrækning af specifikke datapunkter
* lydanalysesoftware: Programmer som Audacity , Adobe audition , eller spektrogram Kan analysere lydfiler og give information som:
* frekvensspektrum: Viser fordelingen af frekvenser, der er til stede i musikken.
* amplitude (lydstyrke): Måler lydstyrken over tid.
* tempo: Registrerer beats pr. Minut (BPM).
* nøgle og skala: Identificerer den musikalske nøgle og skala.
* Begyndelsesdetektion: Identificerer starttiderne for noter eller lyde.
* Musikinformationshentning (MIR) værktøjer: Disse fokuserer specifikt på at udtrække musikalske funktioner:
* kromagram: Repræsenterer tilstedeværelsen af pladser i musikken.
* MFCC (Mel-frekvens cepstrale koefficienter): Fanger den spektrale konvolut af lydsignalet.
* slå histogram: Viser fordelingen af beats i musikken.
* akkordgenkendelse: Identificerer de akkorder, der spilles.
* Musiknotationssoftware: Programmer som finale eller sibelius Kan bruges til at transkribere musik til notation, hvilket giver datapunkter som notevarighed, tonehøjde og rytme.
Analyse af musikdata
* Datavisualiseringsværktøjer: Værktøjer som Tableau eller Power BI Kan visualisere de ekstraherede musikdata, oprette diagrammer, grafer og andre repræsentationer for at hjælpe med at analysere mønstre og tendenser.
* maskinlæring: Avancerede teknikker som maskinlæring kan anvendes til at analysere musikdata til:
* genreklassificering: Identificering af musikgenren.
* Musikanbefaling: At forudsige sange, som en bruger måske kan lide, baseret på deres lyttehistorie.
* Musikgenerering: Oprettelse af nye musikkompositioner.
Nøgleovervejelser
* Formål: Hvilken slags data vil du udtrække? Hvad vil du bruge det til?
* Software og værktøjer: Vælg software, der bedst passer til dine specifikke behov og tekniske ekspertise.
* Dataformat: Sørg for, at du effektivt kan behandle og analysere de data, du udtrækker.
Eksempler
* En musikanalysesoftware kunne bruges til at analysere frekvensspektret af forskellige genrer for at forstå deres karakteristiske soniske egenskaber.
* Et musikanbefalingssystem bruger muligvis maskinlæring til at analysere en brugers lyttehistorie og anbefale lignende kunstnere eller sange.
Kortfattet:
Selvom du ikke direkte kan konvertere musik til et standarddataformat, findes software og teknikker for at udtrække værdifulde datapunkter og analysere musik. Den specifikke tilgang afhænger af dine specifikke behov og mål.
