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84道关卡开门大吉听曲猜歌名(ACCESS数据库)

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简介:
本游戏包含84个挑战关卡,玩家需通过聆听音乐片段来猜测歌曲名称。使用ACCESS数据库管理游戏内的大量音乐资源和用户数据。 每个关卡是一首歌曲的伴奏电子合成音乐,类似于中央3台《开门大吉》栏目的那种背景音乐。玩家需要聆听这些音乐并回答正确的歌名才能过关。“answer”文件夹中存放的是原唱版本,“ask”文件夹中存放的是伴奏版电子合成音乐。

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客服
客服
  • 84ACCESS
    优质
    本游戏包含84个挑战关卡,玩家需通过聆听音乐片段来猜测歌曲名称。使用ACCESS数据库管理游戏内的大量音乐资源和用户数据。 每个关卡是一首歌曲的伴奏电子合成音乐,类似于中央3台《开门大吉》栏目的那种背景音乐。玩家需要聆听这些音乐并回答正确的歌名才能过关。“answer”文件夹中存放的是原唱版本,“ask”文件夹中存放的是伴奏版电子合成音乐。
  • Python识
    优质
    Python识曲听歌是一篇教程性质的文章或视频,它教授读者如何利用Python编程语言来识别和播放音乐文件。通过学习本教程,你将掌握使用Python进行音频处理的基础知识和技术,轻松实现自动化的音乐管理与欣赏功能。 用Python实现一个简单的听歌识曲demo,采用的算法是beat_track和DTW序列匹配。使用方法如下:(1)当前已有的音频数据库为周杰伦的范特西专辑,运行脚本librosa_main.py,在播放一首该专辑中的歌曲后,20秒内即可完成识别匹配;(2)若需生成自己的音乐检索库,请将歌曲放入music_base文件夹中,支持的音频格式包括wav。然后运行脚本librosa_music.py以生成检索库,并将其存储为beatDatabase.npy。最后使用librosa_main.py进行识别操作。
  • 微信群小游戏
    优质
    微信群猜歌名小游戏是一款趣味十足、便于组织的小游戏,玩家通过听歌曲片段竞猜歌名,在轻松愉快的氛围中增进朋友间的交流和互动。 微信小程序提供了一款名为“群猜歌名”的游戏。当小程序被转发到某个微信群后,每位参与者可以进入小程序听音乐并猜测歌曲名称。游戏中会显示该群内参与者的排名情况以及在全国所有参与的群中的总排名。这款游戏的特点是以群体为单位进行竞赛。
  • C++实现的功能
    优质
    本项目采用C++编程语言开发,旨在实现一款具备听歌识曲功能的应用程序,利用音频分析技术与大规模音乐数据库匹配,为用户提供精准的歌曲识别服务。 使用方法及详细说明请参考相关博客文章。
  • 240首词填空:我爱记词(基于ACCESS
    优质
    本作品《我爱记歌词》是一款包含240首歌曲的歌词填空游戏,利用ACCESS数据库进行管理。帮助用户在娱乐中提高对经典歌曲的记忆力和参与度。 《我爱记歌词》结合了娱乐性和益智性,将中国老百姓最喜爱的卡拉OK与风靡欧美的歌词记忆游戏相结合。节目挑选各个年代脍炙人口的经典流行歌曲,通过设计唱歌游戏让参赛者现场回忆并选择正确的歌词。
  • 中文集(约10万首).zip
    优质
    本资源为《中文歌曲歌词数据集》,包含约10万首中文歌曲歌词,涵盖多种音乐风格和年代,是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
  • 手热度的模型分析
    优质
    本研究探讨了构建用于评估音乐行业内外歌曲与歌手关注度的数据仓库模型的方法,通过深入分析相关数据,旨在为音乐市场趋势提供洞见。 歌曲热度与歌手热度的数据仓库模型探讨了如何通过数据仓库技术来分析和理解音乐市场中的这两项关键指标之间的关系。该主题涉及对大量历史和实时数据的整合、处理及分析,旨在帮助行业从业者更好地了解听众偏好以及艺术家影响力的变化趋势。
  • 汉字取 中文命 宝宝命 ACCESS
    优质
    本工具基于ACCESS数据库设计,提供汉字取名与中文命名服务,专为新生儿及个人品牌等场景打造独特、吉祥的名字。 数据库包含常用男名、常用女名、常用起名二字、常用起名一字、生肖取名、诗词起名、双胎取名、五行取名、取名汉字以及名字大全等内容。
  • Last.fm集.7z
    优质
    Last.fm歌曲数据集.7z包含来自音乐分享平台Last.fm的海量用户听歌记录,涵盖全球多样的音乐风格和艺术家信息。 Last.fm 是一个包含大规模歌曲级别标签及预先计算的歌曲相似性研究的数据集。 所有数据都与 MSD 歌曲相关,并可链接到其他 MSD 资源:音频特性、艺术家信息、歌词等。 该数据集中共有 584,897 首曲目,522,366 个独特的标签,以及 8,598,630 条“歌曲-标签”对和 56,506,688 条“相似歌曲”对。 该数据集由 MSD 在 2011 年发布。