乐器的分类：运用多种机器学习算法实现乐器分类

简介：
本项目旨在通过应用多元机器学习算法来精确分类各类乐器。研究结合音频信号处理技术，深入探究不同乐器的声音特征，以实现高效准确的乐器识别与分类。 使用机器学习的乐器/音色分类介绍基于音频的乐器分类器，该分类器能够通过分析简短音乐样本识别出不同的乐器音色。我们利用scikit-learn库中的多种机器学习算法对记录进行分类处理，这属于多类监督学习任务。 在技术领域中使用的Python版本为3.7.4，所依赖的主要库包括numpy、matplotlib、pandas、seaborn以及librosa和soundfile等音频处理工具。背景音色描述了乐器独特的声音特质，即使在同一音高或响度下也能区分不同的乐器。这种差异源于每种乐器的特定频率特性。 测试中使用的乐器种类涵盖大提琴、教堂风琴、单簧管、长笛、吉他、竖琴、马林巴琴、钢琴（原文中的“皮诺琴”可能为笔误，应指钢琴）、小提琴和两种合成效果器（PerlDrop和SynLead3）。 数据集通过模拟各种乐器的电子键盘录制而成，包含了不同音乐流派下的音频样本。在进行数据预处理时，我们首先将立体声录音转换成单声道，并将其重新采样至统一标准以确保后续分析的一致性与准确性。