Tar*_*are 6 python machine-learning neural-network
我想设计一个神经网络，经过训练后将 .mp3 文件作为输入，然后根据训练，它会在 1-10 的范围内决定音乐的好坏。但为此，我需要将音频文件转换为定义音乐所需的波长、频率、幅度和所有其他参数的数组，然后将这些数组用作神经网络的输入。我应该如何解决这个问题？
如果您将 .mp3 文件转换为 .wav，您可以执行以下操作：
from scipy.io import wavfile as wav
from scipy.fftpack import fft
import numpy as np
rate, data = wav.read('music.wav')
fft_out = fft(data)
来自http://www.dummies.com/programming/python/performing-a-fast-fourier-transform-fft-on-a-sound-file/
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