今天跟大家唠唠我搞“周杰伦 傻笑”这个玩意儿的经过。一开始我压根儿没想过自己能搞出来，纯粹是那天摸鱼的时候，脑子里突然蹦出这首歌，就想看看能不能用代码给它整出来点
我得把这首歌扒下来。这年头找资源还算方便，费了点劲儿，总算是在网上找到了个还算清晰的音源。下了之后，我就开始琢磨，这玩意儿怎么才能变成代码能理解的东西？
然后，我就开始研究音频处理相关的库。Python嘛啥都有，找了一圈，发现`librosa`这个库挺火的，就决定用它了。装好库之后，我就尝试着用它把音频文件读进来。你还别说，真能读进来，读进来之后就是一堆数字，代表着音频的振幅啥的，反正我也没完全搞明白。
我就开始尝试着对这些数字进行分析。我想着这首歌叫“傻笑”，那肯定得跟情绪有关？我就想着能不能通过分析音频的特征，来判断这首歌的情绪是积极还是消极。`librosa`这库挺强大的，可以提取音频的各种特征，比如梅尔频谱、色度等等。我提取了一堆特征，然后用一些机器学习的模型，比如SVM、决策树啥的，尝试着训练了一个情绪分类器。
但是，效果嘛只能说是一塌糊涂。我发现音频的情绪分析比我想象的复杂多了，不是简单地提取几个特征就能搞定的。而且我也没有大量标注好的数据来训练模型，所以效果不好也是正常的。
后来我就换了个思路。既然情绪分析搞不定，那我就做点更简单的事情。我想着能不能把这首歌的节奏给提取出来，然后用一些可视化的方式给展示出来？
说干就干，我继续用`librosa`提取音频的节奏信息，比如节拍位置、速度等等。提取出来之后，我就用`matplotlib`这个库，把节奏信息画成了一张图。你还别说，画出来之后还真有点意思，能看到这首歌的节奏变化。
我又加了一些交互的功能，比如可以点击图上的某个点，就能播放对应时间点的音频。这样，你就能一边看着节奏图，一边听着歌，感觉还挺酷的。
- 这回搞“周杰伦 傻笑”的过程，虽然没能做出啥惊天动地的东西，但也学到了不少东西。
- 我对音频处理有了更深入的了解，知道了怎么用代码来分析音频。
- 我复习了一些机器学习的知识，虽然没能成功应用，但也算是温故而知新了。
- 最重要的是，我体会到了折腾的乐趣，即使结果不尽如人意，但过程本身就是一种收获。
以后有机会，我还想尝试更多有趣的音频相关的项目，争取能做出点更有意思的东西来。
