如何开发神经网络来识别作曲家的歌曲
我最近承担了一个测试机器学习算法效率的项目。然而，我在寻找一个平台来实现我的想法时遇到了很大的困难。这是我正在尝试做的事情。
我正在尝试创建一个神经网络，它可以识别作曲家的古典音乐作品。我将使用一组经典剪辑来训练它，每个剪辑5秒长，由5个不同的作曲家组成。总共将有25首这样的歌曲。该算法在没有集成到应用程序中的情况下，必须能够识别歌曲。我对这个算法有一组特定的要求。
1:它必须作为MacOS编程语言中的应用程序或库，可用于Python或High Sierra。
2:它必须有一些关于如何在其中创建神经网络的在线文档。
3:它必须能够处理听觉刺激。(例如，Xcode10.1不能使用MLClassifier处理听觉刺激。)
4:用户必须能够轻松地更改算法中隐藏层的数量。
如果所有这些要求都满足了，如果我能够解决通信中的其他问题，我的问题就会得到解决。我期待着与Stack Overflow社区的成员合作，以找到解决方案。感谢您所能提供的任何帮助。
由衷的，Suren Grigorian
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-05 10:46:36
问题：
The algorithm, without any integration into an application, has to be able to identify the songs.要求：
1: It must be available for MacOS Mojave or High Sierra as an application or library in the Python programming language.
2: It must have some sort of documentation online as to how to create a neural network in it.
3: It must be able to handle auditory stimuli. (For example, Xcode 10.1 cannot handle auditory stimuli using an MLClassifier.)
4: The user must be able to alter the number of hidden layers in the algorithm easily.这很麻烦。1)与问题陈述相矛盾-它陈述了MacOS或Python集成需求。2)说明集成需求(在线文档) 4)折衷效率需求(用户可以重塑模型，直到它无用或太重，无法操作可用的资源)。为什么您有义务在5秒内准备数据？需求混乱的数据科学项目弊大于利。
抛开这一切，我猜你的项目听起来像是tensorflow的一个很好的候选者。你可以在任何允许你持久化tf图和权重的环境中进行训练(例如keras)，如果你想要与d3或现代的webapp无缝集成，你可以使用转换器来持久化你的tensorflow.js模型。
如果您以前没有实现过音频分类器，tf在他们的文档中有一个很好的入门项目：https://www.tensorflow.org/tutorials/sequences/audio_recognition
https://stackoverflow.com/questions/53147365
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