🥦Python神经网络提取音乐数据和开放C++音频图形框架
🎯要点
声音合成：
🎯波形和振荡器代码实现，绘图和声音播放：🖊三角形、锯齿波和方波振荡器声音合成 | 🖊环形声音调制器，输出立体声 | 🖊声音幅度调制 | 🖊声音频率调制 | 🖊振荡器相位调制 | 🖊加法合成：带限锯齿波、方波、三角波和随机波形振荡器 | 🖊带限查表三角波、随机波振荡器 | 🖊粒度合成 | 🖊减法合成：方波振荡器和谐振低通滤波器 | 🖊延迟音频取样 | 🖊延迟麦克风捕获的音频 | 🖊混响效果：延迟线和滤波器 | 🖊(攻击-衰减-维持-释放)包络应用于调频合成器的幅度和索引 | 🖊控制包络 | 🖊扫描和控制 MIDI 协议设备 | 🖊声音路由和平移输出，平移白噪声 | 🖊采样率、位深度、缓冲区大小、延迟和音频范围 | 🖊快速傅里叶变换和频谱滤波过滤白噪声。🎯合成器算法测试。
快速傅里叶变换和频谱分析：
🎯代码重新合成声音、绘图和声音播放：🖊嘈杂音与和谐音交叉合成 | 🖊振荡器和人声间的频谱变形 | 🖊加法合成光谱再合成 | 🖊光谱滤波和频谱混响。
物理计算模拟信号和数字信息：
🎯代码控制物理硬件：🖊控制Ardunio板，传感器正弦波幅度 | 🖊传感器控制硬件振荡器的幅度和频率 | 🖊振荡显示检测信号，淡入淡出，脉宽调制 | 🖊硬件创建声音粒度合成器。
开放声音控制协议和开放C++音频图形框架(开放框架)：
🎯连接媒体设备：🖊接收和发送手机消息 | 🖊接收和发送开放框架应用的消息，示例：鼓声机
机器学习：
🎯Keras神经网络提取音乐数据：🖊创建回归神经网络，调频调制器，鼠标和键盘侦听器，数据分割处理 | 🖊创建分类神经网络，分类人类口语声音，从麦克风提取声音梅尔频率倒谱系数，确定麦克风输入声音的平均幅度。
🎯计算机辅助音乐学习、🎯音乐创作接口。
🍇Python音乐播放器
该项目旨在使用 Python 中的 Tkinter 和 Pygame 创建音乐播放器应用程序。我们将使用 Tkinter 为应用程序创建 GUI，并使用 Pygame 来播放音乐。
在此步骤中，我们创建主类“MusicPlayer”并初始化 Tkinter 根窗口。 我们设置窗口的标题、尺寸和背景图像。 我们还使用标签将背景图像设置到窗口，并初始化 Pygame 及其混合器模块。
在此步骤中，我们创建播放列表框架，它将保存用户播放列表中的歌曲列表。 使用 grid() 方法将该框架放置在窗口的左侧。 播放列表由 Tkinter 列表框表示，它显示歌曲列表。 我们还将“<<ListboxSelect>>”事件绑定到“play_selected”函数，该函数播放所选歌曲。
在此步骤中，我们创建放置在窗口右侧的控制框。 该框架包含播放/暂停按钮、向后跳按钮、向前跳按钮和音量控制。 播放/暂停按钮使用 Tkinter StringVar 在“播放”和“暂停”文本之间切换。 向后和向前跳过按钮分别使用“⏪”和“⏩”符号。
在此步骤中，我们创建状态标签，它显示当前歌曲的状态和音量控制标签，它允许用户调整当前歌曲的音量。 音量控制由 Tkinter Scale 小部件表示，它采用 DoubleVar 变量并允许用户在 0 和 1 之间调整音量。
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