Selv om du ikke direkte kan gjøre musikk til data i betydningen å konvertere den til noe som et regneark, er det måter å hente ut forskjellige datapunkter fra musikk ved hjelp av programvare- og analyseteknikker. Her er en oversikt over noen alternativer:

Ekstrahering av spesifikke datapunkter

* lydanalyseprogramvare: Programmer som Audacity , Adobe Audition , eller spektrogram Kan analysere lydfiler og gi informasjon som:

* Frekvensspekter: Viser fordelingen av frekvenser som er til stede i musikken.

* amplitude (lydstyrke): Måler volumet av lyden over tid.

* tempo: Oppdager taktene per minutt (BPM).

* nøkkel og skala: Identifiserer den musikalske nøkkelen og skalaen.

* Begynnelsesdeteksjon: Identifiserer starttidene for notater eller lyder.

* Musikkinformasjonsinnhenting (MIR) verktøy: Disse fokuserer spesielt på å trekke ut musikalske funksjoner:

* kromagram: Representerer tilstedeværelsen av plasser i musikken.

* mfcc (melfrekvens cepstral koeffisienter): Fanger opp spektralkonvolutten til lydsignalet.

* Beat Histogram: Viser fordelingen av beats i musikken.

* Akkordgjenkjenning: Identifiserer akkordene som spilles.

* musikknotasjonsprogramvare: Programmer som finale eller Sibelius Kan brukes til å transkribere musikk til notasjon, og gi datapunkter som notatvarighet, tonehøyde og rytme.

Analyse av musikkdata

* Visualiseringsverktøy: Verktøy som Tableau eller strøm Bi Kan visualisere de ekstraherte musikkdataene, lage diagrammer, grafer og andre representasjoner for å hjelpe til med å analysere mønstre og trender.

* Maskinlæring: Avanserte teknikker som maskinlæring kan brukes for å analysere musikkdata for:

* sjangerklassifisering: Identifisere musikksjangeren.

* Musikkanbefaling: Å forutsi sanger en bruker kan like basert på lyttehistorikken deres.

* Musikkgenerering: Lage nye musikkkomposisjoner.

Nøkkelhensyn

* Formål: Hva slags data vil du trekke ut? Hva vil du bruke den til?

* Programvare og verktøy: Velg programvare som passer best for dine spesifikke behov og teknisk ekspertise.

* dataformat: Forsikre deg om at du effektivt kan behandle og analysere dataene du trekker ut.

eksempler

* En musikkanalyseprogramvare kan brukes til å analysere frekvensspekteret av forskjellige sjangre for å forstå deres særegne soniske egenskaper.

* Et musikkanbefalingssystem kan bruke maskinlæring for å analysere en brukers lyttehistorie og anbefale lignende artister eller sanger.

Sammendrag:

Selv om du ikke direkte kan konvertere musikk til et standard dataformat, finnes programvare og teknikker for å trekke ut verdifulle datapunkter og analysere musikk. Den spesifikke tilnærmingen vil avhenge av dine spesifikke behov og mål.