你好呀！ 我是Michelle :woman_technologist_light_skin_tone: 以下是关于我的一些信息： 我是卡内基梅隆大学的新生，主修电子和计算机工程，辅修机器人学 我是2021年SpringNASA L'SPACE任务概念学院的一员 我喜欢在团队项目上进行协作并参加黑客快来查看我的 ！ 我喜欢拉小提琴，绘画，骑自行车和学习外语 查看我的，查看我一直在从事的一些项目！ 如果您想聊天，请随时给我发电子邮件或通过与我联系！

使用机器学习的乐器/音色分类 介绍 基于音频的乐器分类器，基于给定的简短音乐样本，根据音色识别乐器。 使用scikit-learn库中的各种机器学习算法对记录进行分类。 这是多类监督学习分类。 技术领域 的Python：3.7.4 Python库：numpy，matplotlib，pandas，seaborn，scikit-learn，librosa，soundfile 目录 背景 音色描述了独特的音质，即使在相同的音高或响度下也能区分乐器的声音。 这是由于每种仪器的独特频率特性。 测试的乐器

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电子提琴 电子小提琴使您可以创建和进行小型电子实验。 打开后，它会为您提供一个快速入门模板-进行一些更改，选择要与之一起运行的Electron版本，然后试一下。 然后，将您的Fiddle保存为GitHub Gist或本地文件夹。 一旦在GitHub上发布，任何人都可以通过在地址栏中输入Fiddle来快速尝试它。 下载 视窗 32位 64位 的ARM64 :question_mark: 不知道您拥有哪种芯片？ 点击开始，输入“处理器”以获取信息。 苹果系统 英特尔处理器 苹果硅