song recognition

预先要求

• ffmpeg（libosa要求加载mp3）
• nodejs（前端）
• mongodb

环境设置

内部backend/.env ：

将默认的mongo_uri编辑到您的mongodb连接键

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

后端

1. 创建conda env（可选）

conda create --name kishikan python=3.8

conda activate kishikan

2. 安装python依赖（在backend ）

请导航到backend文件夹，然后

pip install -r requirements.txt

3. 配置烧瓶（在backend ）

export FLASK_APP=app

使用flask run开始烧瓶

前端

请导航到frontend文件夹，然后

yarn install以安装依赖项

yarn start开放客户

重要的文件夹结构

 .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

演示

请打开backend/audio_fingerprinting.ipynb用于音频指纹，并通过嗡嗡声打开backend/query_by_singing.ipynb 。

实验

如果要执行实验，请下载数据集并将其放入datasets/ ：

gtzan及其查询：https：//www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:Audio_fingerprinting

QBSH MIDI和查询：https：//www.music-ir.org/mirex/wiki/2021:query_by_singing/humming

可以在backend/