一、系统概述

构建基于音频内容分析的智能推荐平台，通过用户输入音频（哼唱 / 节选 / 演奏）的特征提取与分析，实现本地音乐库的相似度匹配与个性化推荐。系统采用模块化设计，支持多格式音频处理、多维特征提取及高效匹配，提供精准推荐服务。

二、核心技术架构

2.1 技术选型

2.2 系统流程

三、核心功能实现

3.1 音频特征提取

def extract_features(audio_path):  
    """提取MFCC、节奏、频谱中心等特征"""  
    y, sr = librosa.load(audio_path, duration=30)  
    mfccs = np.mean(librosa.feature.mfcc(y, sr, n_mfcc=13).T, axis=0)  
    tempo, _ = librosa.beat.beat_track(y, sr)  
    spectral_centroid = np.mean(librosa.feature.spectral_centroid(y, sr))  
    return np.hstack((mfccs, tempo, spectral_centroid))  

3.2 音乐库构建

class MusicRecommender:  
    def build_library(self):  
        """扫描本地音乐库，构建特征数据库"""  
        for file in os.listdir(self.music_path):  
            if file.endswith(('.mp3', '.wav', '.flac')):  
                features = self.extract_features(file_path)  
                self.song_features[file_path] = features  

3.3 相似度匹配与推荐

def recommend_songs(self, input_path, top_n=5):  
    """基于余弦相似度推荐相似歌曲"""  
    input_vec = self.extract_features(input_path).reshape(1, -1)  
    similarities = {path: cosine_similarity(input_vec, feat.reshape(1, -1))[0][0]  
                    for path, feat in self.song_features.items()}  
    return sorted(similarities.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]  

四、系统使用指南

4.1 环境配置

pip install librosa numpy scikit-learn

硬件建议：多核处理器加速特征提取。

4.2 使用流程

1. 初始化：

recommender = MusicRecommender(music_library_path="/your/library/path")

2. 构建特征库（首次运行）：

recommender.build_library()

3. 生成推荐：

recommendations = recommender.recommend_songs("input_audio.wav")

五、性能优化与扩展

5.1 性能优化

• 增量更新：新增歌曲时仅计算新增特征
• 分布式计算：使用 Dask 加速大规模特征处理
• 索引优化：对特征向量建立 KD 树加速匹配

5.2 功能扩展

• 多模态：结合歌词语义、用户行为数据
• 云服务：接入 Spotify/QQ 音乐 API
• 实时推荐：通过 WebSocket 实时推送结果
• 深度学习：引入 Siamese 网络提升精度

六、注意事项

1. 支持格式：MP3、WAV、FLAC
2. 定期备份特征数据库
3. 可通过调整特征维度优化推荐精度
4. 大规模音乐库需注意内存占用