前言：在很多音乐网站上都存在着音乐推荐这种功能，音乐文件的推荐列表可以使用专 门的推荐算法来产生，也可以使用音乐本身的标签来进行推荐；一般常规的音乐 所属标签标注是由工作人员进行的，所以在这个过程中，就会存在音乐标签和音 乐类型不匹配的情况，也就有可能最终导致推荐的效果不好的问题存在。所以说 保证音乐标签的准确性是一个保证推荐系统效果的前提。
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音乐便签分类
可以根据音乐的声音特性进行音乐类型的判断，从而可以得到音乐 的标签值。
音乐有频率，每个频率段里面包含很多个振幅，这些就是音乐本质的数据（可以从和弦理解），
首先通过傅里叶变幻把很多频率进行分开，如下图：
然后通过梅尔倒谱系数进行转换；
转换之后的结果如下：
进过上述转化之后，进行特征降维，训练模型就行了
代码实现见网址：https://github.com/dctongsheng/music_classify
