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用实测证据为音轨分类流派：GTZAN 纹理特征 + 节拍网格脉冲形态 + 频段平衡 + 调性 + 动态，输出前三排名与每项选择的理由。
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分类器实现了奠定音乐流派分类的经典配方：Tzanetakis & Cook（2002）音色纹理——23 毫秒窗上的频谱质心、85% 频谱滚降、频谱通量与过零率的均值和方差，加上低能量描述子（低于均值能量的窗口占比）——并扩展 GTZAN 的另外两组特征：节奏内容（底鼓/军鼓/踩镲密度、由节拍网格得到的 four-on-the-floor 规整度、自相关测速并测试倍速/半速候选）与音高内容（色度轮廓上的 Krumhansl-Schmuckler 调性检测）。十七个流派画像——house、techno、drum-and-bass、dubstep、hip-hop、trap、流行、摇滚、金属、朋克、雷鬼、funk/disco、爵士、古典、民谣、氛围、lo-fi hip-hop——按公开节拍指南的窗口为每个特征打分（Ableton：house 115-130、techno 120-140、dnb 160-180 BPM；hip-hop 60-100、半速 130-160）。报告给出获胜流派、前三排名与置信度、每项选择背后的具体测量值，以及特征快照（BPM、调性、亮度、低频占比、动态摆动）——可直接当 DJ 元数据用。诚实的预期管理：原始 GTZAN 分类器在 10 类上约 61% 准确率；请把这个启发式打分器当作有依据的第一意见，而不是贴标签机。
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案例
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工具使用指南
流派分类器 AI 是一款基于经典音乐信息检索算法的音频分析工具。它通过提取 GTZAN 音色纹理特征、节拍网格脉冲形态、频段平衡、色度调性与动态范围，对音轨进行 17 种音乐流派画像匹配，输出排名前三的流派判定、置信度分数以及底层声学测定数据。
背景
制作人导出了一个 126 BPM 的舞曲片段，包含连续底鼓、反拍踩镲和低音线，需要确认节奏特征与风格匹配度。
问题
验证音频的鼓点规整度与流派特征是否符合标准 House 音乐规范。
如何使用
上传舞曲音频文件，将节拍感觉保留为“自动（含倍/半速判定）”，提交分析。
audioFile: smoke-genre-house.wav, tempoFeel: auto结果
系统判定为 House 流派，报告显示 BPM 落在 115-130 窗口内，four-on-the-floor 规整度超过 60%，并列出底鼓与踩镲起音计数。
背景
声音设计师录制了一段缓慢渐强的合成器铺底音频，整段音频无打击乐器。
问题
需要检测音频在缺乏鼓点脉冲时的调性与背景声学分类。
如何使用
上传垫音音频文件，选择默认的自动节拍判定模式开始计算。
audioFile: smoke-genre-ambient.wav, tempoFeel: auto结果
系统将 Ambient 和 Classical 列为前两位，检测到零底鼓起音和极低的通量方差，判定依据注明“无鼓”。
支持 17 种画像：house、techno、drum-and-bass、dubstep、hip-hop、trap、流行、摇滚、金属、朋克、雷鬼、funk/disco、爵士、古典、民谣、氛围与 lo-fi hip-hop。
支持常见音频格式上传，单个文件大小上限为 100 MB。
用于引导自相关测速算法在处理具备半速或倍速特征的节奏（如 trap 或 dnb）时更准确地锁定目标速度区间。
基于经典 GTZAN 算法和规则启发式打分，提供客观测量的声学依据与第一参考意见，而非完全绝对的定性标签。
报告包含测定 BPM、调性、频谱亮度、低频能量占比、动态摆动、起音密度以及 four-on-the-floor 规整度。