使用 AI 对音乐进行分类打标签的相关研究工作

 发现这一门的相关研究还比较前沿，但基本上很多项目都停留在几年前。很多项目已经被设置为隐私模式，需要登陆，或者直接删库了，难道是因为这种类型的项目发展到了瓶颈，相关人员已经到大厂入职了，所以删库保留自己的工作的价值？

最早的 GPT 提醒我使用 musicnn 这个项目，但已经6 年没有更新了，我是在低版本的 python 里运行成功了，但是依赖于第三方插件都比较旧，不能支持 GPU 运行。

python3.8 musicNN_tags.py 

很多项目是基于这个的，经过几天的折腾，最终放弃，无论是使用 docker 和还是自己编译都不行。

后来 GPT 推荐使用musicnn_keras，说是这个是支持最新的相关 Python 的插件，但实现上在 naivida 的 cuda12 里无法使用，降级到 cuda10，显示内核错误，后面又降级到 cuda11 也不行，放弃。这个项目实际也是很久不更新了，只是比 musicnn 稍晚一些,是基于 TensorFlow 写的，理论上支持最新的硬件吧。

使用 YAMNet模型运行成功了，这个很顺利，但生成的 tag 是有 500 多个，但是后面发现这个不怎么适合对于音乐的打标签，这是一个对声音打标签的工具，也可以提取 embedding 的特征量，提取放到 PostgreSQL后，可以顺利的取出相关相似音乐，已经成功用于 FEB 项目上。

但是这个毕竟不是针对音乐的工具，对于音乐分类不怎么专业，所以还要继续找。

经过几天的折腾，还是这几个项目来回折腾中，找到了mtg-jamendo-dataset，这个项目，也成功跑通了，但打出来的标签不怎么满意，很多歌都是有伤感和平静，如下图：

在 Python3.11.9 下运行成功

这个项目本身不带什么模型，自带了一个很小的训练好的模型，测试结果如上。

所以还得继续找，他好像可以自己下载原始的训练数据自己训练，所以还得测试。

带带的小模型只有 53 的标签，和 musicnn 的一样的，但后面有更多扩展的。