业务背景
音乐流派分类系统旨在解决音乐平台、电台、个人音乐库等场景下音乐分类管理的需求。随着数字音乐的普及，用户和平台面临着海量音乐数据的分类和管理难题。传统的人工分类方式效率低下且成本高昂，而基于机器学习的自动分类技术能够快速、准确地识别音乐流派，提升音乐管理的效率和用户体验。该系统特别适合音乐爱好者、DJ、音乐平台运营者等用户群体，帮助他们高效地组织和探索音乐资源。
功能介绍
音乐文件上传与分类：用户可上传本地音乐文件（支持WAV、MP3等格式），系统自动提取音频特征并进行流派分类，返回预测结果。
历史记录与统计：系统记录用户的历史分类记录，并以饼状图展示流派分布，帮助用户了解音乐偏好。
PDF报告生成：用户可生成包含流派分布统计和分类结果的PDF报告，便于存档或分享。
Spotify集成：用户可连接Spotify账户，获取个人音乐库中的曲目，并直接进行分类分析。
曲目播放与预览：支持在线播放分类后的音乐文件或Spotify曲目预览，提供流畅的试听体验。
历史记录与统计：系统记录用户的历史分类记录，并以饼状图展示流派分布，帮助用户了解音乐偏好。
PDF报告生成：用户可生成包含流派分布统计和分类结果的PDF报告，便于存档或分享。
Spotify集成：用户可连接Spotify账户，获取个人音乐库中的曲目，并直接进行分类分析。
曲目播放与预览：支持在线播放分类后的音乐文件或Spotify曲目预览，提供流畅的试听体验。
项目实现
技术栈：
后端：Flask框架处理HTTP请求，Librosa提取音频特征，Scikit-learn训练随机森林分类模型。
前端：HTML/CSS/JavaScript，使用Bootstrap和Chart.js实现响应式界面和数据可视化。
第三方服务：Spotify API用于音乐库集成，FPDF生成PDF报告。
本人负责后端开发，包括音频特征提取、模型预测、Spotify API集成及PDF报告生成模块。
亮点与难点：
亮点：支持多格式音频文件上传，集成Spotify实现无缝音乐库访问，动态生成可视化报告。
难点：音频特征提取的实时性优化，Spotify OAuth授权的安全实现，以及跨平台兼容性问题的解决。
后端：Flask框架处理HTTP请求，Librosa提取音频特征，Scikit-learn训练随机森林分类模型。
前端：HTML/CSS/JavaScript，使用Bootstrap和Chart.js实现响应式界面和数据可视化。
第三方服务：Spotify API用于音乐库集成，FPDF生成PDF报告。
本人负责后端开发，包括音频特征提取、模型预测、Spotify API集成及PDF报告生成模块。
亮点与难点：
亮点：支持多格式音频文件上传，集成Spotify实现无缝音乐库访问，动态生成可视化报告。
难点：音频特征提取的实时性优化，Spotify OAuth授权的安全实现，以及跨平台兼容性问题的解决。
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