The file __init__.py, SIA allows to load from one, or several folders songs in mp3, wav or raw format to extract fingerprints from them using the Shazam fingerprint model, and store them in MySQL, PostgreSQL or ElasticSearch. Later, the recognizer_test.py file is used to choose a sample contained in a folder and make a recognition of which song is played through the computer's microphone. Recognition tests can be performed with different noise rates modifying the constants ADD_NOISE to True, and SNR to the desired value. The confusion matrix, and response times for each one are stored in CSV files. You can also use recognizer.py to simply recognize a played song that was previously stored.
Requirements: Python 3.7 and conda to install the libraries contained in the environment.yml file. Install the database chosen and create the database music_recognition to store the fingerprint tracks. Scheme is automatically created executing __init__.py.
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Mediante el archivo __init__.py, SIA permite cargar de una, o varias carpetas canciones en formato mp3, wav o raw para extraer huellas de ellas mediante el modelo de huella de Shazam, y almacenarlas en MySQL, PostgreSQL o ElasticSearch. Posteriormente se emplea el archivo recognizer_test.py para elegir una muestra contenida en alguna carpeta y realizar un reconocimiento de que canción se reproduce por medio del micrófono del equipo. Se pueden realizar pruebas de reconocimiento con disintas tasas de ruido modificando las constantes ADD_NOISE a True y SNR al valor deseado. La matriz de confusión, y tiempos de respuesta para cada una se almacenan en archivos CSV. También se puede usar recognizer.py para simplemente reconocer una canción reproducida que fue almacenada previamente.
Requerimientos: Python 3.7 y conda para instalar las librerias contenidas en el archivo environment.yml. Instalar la base de datos elegida y crear la BD music_recognition para albergar las huellas. El esquema se crea automáticamente al correr el archivo __init__.py.
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