Även om du inte direkt kan förvandla musik till data i betydelsen att konvertera den till något som ett kalkylblad, finns det sätt att extrahera olika datapunkter från musik med hjälp av programvara och analystekniker. Här är en uppdelning av några alternativ:
Extrahera specifika datapunkter
* Ljudanalysprogramvara: Program som audacity , Adobe Audition eller spektrogram kan analysera ljudfiler och ge information som:
* Frekvensspektrum: Visar fördelningen av frekvenser som finns i musiken.
* amplitud (höghet): Mäter ljudets volym över tid.
* tempo: Detekterar beats per minut (BPM).
* Nyckel och skala: Identifierar den musikaliska nyckeln och skalan.
* OMSETT DETEKTION: Identifierar starttiderna för anteckningar eller ljud.
* Musikinformation Retrieval (MIR) Verktyg: Dessa fokuserar specifikt på att extrahera musikaliska funktioner:
* Chromagram: Representerar närvaron av tonhöjder i musiken.
* mfcc (Mel-frekvens cepstral koefficienter): Fångar det spektrala kuvertet för ljudsignalen.
* beat histogram: Visar distributionen av beats i musiken.
* ackordigenkänning: Identifierar ackorden som spelas.
* Musiknoteringsprogramvara: Program som finale eller sibelius kan användas för att transkribera musik till notation, tillhandahålla datapunkter som anteckningsvaraktighet, tonhöjd och rytm.
Analysera musikdata
* Datavvisualiseringsverktyg: Verktyg som tableau eller Power Bi Kan visualisera de extraherade musikdata, skapa diagram, grafer och andra representationer för att analysera mönster och trender.
* Maskininlärning: Avancerade tekniker som maskininlärning kan tillämpas för att analysera musikdata för:
* Genre Klassificering: Identifiera musikgenren.
* Musikrekommendation: Förutsäga låtar som en användare kanske gillar baserat på sin lyssningshistoria.
* Musikgenerering: Skapa nya musikkompositioner.
Nyckelöverväganden
* Syfte: Vilken typ av data vill du extrahera? Vad ska du använda det för?
* Programvara och verktyg: Välj programvara som bäst passar dina specifika behov och tekniska expertis.
* Dataformat: Se till att du effektivt kan bearbeta och analysera de data du extraherar.
exempel
* En programvara för musikanalys kan användas för att analysera frekvensspektrumet för olika genrer för att förstå deras distinkta soniska egenskaper.
* Ett musikrekommendationssystem kan använda maskininlärning för att analysera en användares lyssningshistorik och rekommendera liknande artister eller låtar.
Sammanfattningsvis:
Även om du inte direkt kan konvertera musik till ett standarddataformat, finns programvara och tekniker för att extrahera värdefulla datapunkter och analysera musik. Det specifika tillvägagångssättet beror på dina specifika behov och mål.
