song recognition

事前要件

• ffmpeg（librosaがmp3をロードするために必要）
• nodejs（frontend）
• mongodb

環境のセットアップ

内部backend/.env ：

デフォルトのmongo_uriをmongodb接続キーに編集します

 MONGO_URI = mongodb://localhost:27017/?readPreference=primary&serverSelectionTimeoutMS=2000&appname=MongoDB%20Compass&directConnection=true&ssl=false
FLASK_ENV = development

バックエンド

1. CREATE CONDAENV（オプション）

conda create --name kishikan python=3.8

conda activate kishikan

2. Python依存関係をインストールする（ backendで）

backendフォルダーに移動してください

pip install -r requirements.txt

3. フラスコを構成する（ backendで）

export FLASK_APP=app

flask runを使用してフラスコを起動します

フロントエンド

次に、 frontendフォルダーに移動してください

yarn install依存関係をインストールします

yarn start

重要なフォルダー構造

 .github
-- postman collection for API testing
backend
-- app/: all code to implement RESTful Flask Server
-- kishikan/: audio fingerprinting module
-- nazo/: query by humming module
frontend: react frontend code in typescript

デモ

オーディオフィンガープリントについてはbackend/audio_fingerprinting.ipynbを開き、ハミングによるクエリ用のbackend/query_by_singing.ipynb開きます。

実験

実験を実行したい場合は、データセットをダウンロードしてdatasets/に配置してください。

gtzan and Its Query：https：//www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:audio_fingerprinting

QBSH MIDIおよびクエリ：https：//www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:query_by_singing/humming

ベンチマークの使用は、 backend/