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https://github.com/liinen/musicrecommender_flask

2021-1 Ajou Univ. Machine Learning Team project: music recommender website with flask
https://github.com/liinen/musicrecommender_flask

flask html-css-javascript python

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2021-1 Ajou Univ. Machine Learning Team project: music recommender website with flask

Awesome Lists containing this project

README

          

# MusicRecommender_Flask
## Initiation
```bash
git clone
cd project
pip install -r requirements.txt
(macOS일 경우)
brew install libomp
```
## Web development
```bash
set FLASK_ENV=development
python app.py
```
## Using Audio Utilities
```
오디오 처리에 사용하는 Spleeter와 Crepe는 Tensorflow와 Keras를 사용하므로
가상환경을 사용중일 경우 반드시 고려해주세요!
```
- FFmpeg 설치: 링크 참조
### utils/wavParser.py
- 기능
- 지정한 디렉토리 내의 오디오 파일을 원하는 길이만큼 편집
- 지정한 디렉토리 내의 오디오 파일을 WAV로 변환
- 변수
- ROOT_PATH: 상위 폴더 경로 지정
- BASE_INPUT_PATH: ROOT_PATH 아래의 원본 폴더명
- BASE_OUTPUT_PATH: 변환한 WAV 출력할 폴더명
### utils/separateVocals.py
- 기능
- [Spleeter](https://github.com/deezer/spleeter)를 사용하여 지정한 디렉토리 내의 오디오 파일을 보컬과 배경음악으로 분리
- 변수
- ROOT_PATH: 상위 폴더 경로 지정
- INPUT_PATH: ROOT_PATH 아래의 WAV파일 폴더명
- VOCAL_OUT_PATH: 보컬 분리한 파일 출력할 폴더명
### utils/createPitchList.py
- 기능
- [Crepe](https://github.com/marl/crepe)를 사용하여 지정한 디렉토리 내의 오디오 파일의 Pitch값을 0.1초 단위로 분석
- 분석결과 csv로 저장
- 분석결과에서 더 나은 결과를 위해 데이터 정제 (Optional: 정제값 csv로 저장)
- 분석결과(혹은 정제결과)를 바탕으로 Pitch mean, max값을 산출하여 단일 csv로 저장
- 변수
- ROOT_PATH: 상위 폴더 경로 지정
- VOCAL_PATH: 보컬 분리된 파일이 있는 폴더명
- PREDICT_OUT_PATH: 음정 예측을 돌린 csv 파일 저장 폴더명
- PREDICT_RESULT_PATH: 모든 음정 예측값을 정리한 단일파일 출력 폴더명
- REFINE_OUT_PATH: (Optional) 음정 예측값을 보정한 후의 csv 파일 저장 폴더명