Python 中的 Dejavu 类库介绍与应用案例

Dejavu 是一个 Python 类库，用于音频指纹识别和检索。它能够识别和匹配音频样本中的音乐、歌曲或其他声音。 Dejavu 使用了音频处理技术和快速傅立叶变换（FFT）来生成音频指纹。音频指纹可以视为音频样本在时间和频率上的唯一表示。通过比较不同音频样本的指纹，Dejavu 可以快速准确地识别和匹配音乐。 Dejavu 库的主要应用场景是音乐识别和音频指纹检索。比如，一个典型的应用案例是构建一个音乐识别应用程序，用户可以录制一段音乐样本，并通过该应用程序识别该音乐的信息。这可以通过以下代码和配置来实现： 首先，从 GitHub 上获取 Dejavu 类库的源代码，并将其添加到你的项目中。 git clone https://github.com/worldveil/dejavu.git 接下来，安装必要的依赖项。可以使用以下命令来安装所需的依赖项（这里以 Ubuntu 操作系统为例，其他操作系统请参考官方文档）： sudo apt-get install python-dev libmysqlclient-dev sudo pip install -r requirements.txt 然后，配置数据库信息。Dejavu 类库默认使用 SQLite 数据库，可以通过编辑 `dejavu.cnf.example` 文件来配置数据库连接信息，并将其重命名为 `dejavu.cnf`。 接着，使用以下代码加载 Dejavu 类库并进行音频指纹录制和匹配操作： python from dejavu import Dejavu from dejavu.recognize import FileRecognizer, MicrophoneRecognizer # 配置数据库连接 config = { "database": { "host": "localhost", "user": "your_user", "passwd": "your_password", "db": "dejavu_db", } } # 创建 Dejavu 实例 djv = Dejavu(config) # 识别音频文件 song = djv.recognize(FileRecognizer, "path/to/audio_file.wav") # 识别麦克风录制的音频 song = djv.recognize(MicrophoneRecognizer) # 获取识别结果 if song is None: print("未能识别该音频") else: print(f"识别结果：{song}") 在上述代码中，首先通过配置数据库连接信息创建了一个 Dejavu 实例，并使用 `recognize` 方法识别音频文件或通过麦克风录制的音频。最后，根据返回结果判断成功与否。 值得注意的是，Dejavu 库还提供了其他一些功能，如创建音频指纹库、通过缩短匹配窗口提高匹配速度等。 总结来说，Dejavu 类库是一个功能强大的 Python 库，适用于音频指纹识别和检索。它可以用于构建音乐识别应用、声纹识别系统等，帮助用户快速准确地识别和匹配音频样本。通过合理配置和使用 Dejavu，可以实现更多自定义的音频处理应用。