song recognition

사전 요구 사항

• ffmpeg (mp3로드하기 위해 Librosa가 필요)
• nodejs (프론트 엔드)
• Mongodb

환경 설정

내부 backend/.env :

기본 Mongo_uri를 MongoDB 연결 키로 편집하십시오

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

백엔드

1. Conda Env 만들기 (선택 사항)

conda create --name kishikan python=3.8

conda activate kishikan

2. 파이썬 종속성 설치 ( backend 에서)

그러면 backend 폴더로 이동하십시오

pip install -r requirements.txt

3. 플라스크 구성 ( backend )

export FLASK_APP=app

flask run 사용하여 플라스크를 시작하십시오

프론트 엔드

그러면 frontend 폴더로 이동하십시오

yarn install

yarn start

중요한 폴더 구조

 .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

데모

오디오 지문을 위해 backend/audio_fingerprinting.ipynb 열고 Humming의 쿼리를 위해 backend/query_by_singing.ipynb 열어주십시오.

실험

실험을 수행하려면 데이터 세트를 다운로드하여 datasets/ 에 배치하십시오.

gtzan and it 'query : https://www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:audio_fingerprinting

QBSH MIDI 및 QUERY : https://www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:Query_by_Singing/Humming

벤치 마크 사용량은 backend/