Python音频数据的聚类分析课程设计
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简介：
本课程设计旨在通过Python进行音频数据分析与聚类，探索声音信号处理技术，适合对音频工程和机器学习感兴趣的学习者。
这段Python代码实现了音频数据处理与分析的功能。主要步骤包括：
1. 加载音频数据：从指定文件夹加载.wav格式的音频文件路径。
2. 特征提取：使用Librosa库来获取MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征，并将这些特征存储在一个列表中。
3. 特征降维：利用主成分分析（PCA）方法对已提取的MFCC特征进行处理，以降低数据维度。
4. 聚类：使用K均值聚类算法为经过降维后的音频数据划分不同的簇群。
5. 输出结果：展示每个音频文件与对应的聚类标签信息，表明哪些文件被分配到了哪个类别中。
6. 可视化散点图：通过绘制二维或三维的散点图来直观地表示降维处理后得到的数据分布情况，并用不同颜色代表不同的簇群。
7. 获取真实分类：根据文件夹结构确定音频数据的真实分类，例如救护车、消防车和交通噪声等类别。
8. 绘制基于实际类别的散点图：使用真实的类别信息来绘制散点图并标注出各个簇的颜色。这有助于将聚类结果与实际情况进行对比分析。
该代码的主要目的是实现对音频文件的特征提取、降维处理以及后续的分类和可视化工作，从而帮助用户更好地理解不同声音样本之间的关系及其内在特性。
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