«Музыка Тороро» — это фраза, не имеющая конкретного значения или перевода на английский язык. Оно может относиться к музыкальному жанру, песне, исполнителю или даже месту или событию. Без дополнительного контекста сложно привести конкретные примеры кода, связанные с «музыкой Тороро». Однако я могу предоставить вам некоторые общие методы и примеры кода, связанные с обработкой и анализом музыки.

1. Обработка музыкальных файлов:

   • Чтение аудиофайла:

     import librosa
     audio_path = 'path/to/audio/file.mp3'
     audio_data, sample_rate = librosa.load(audio_path)

   • Аудиовизуализация:

     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.figure(figsize=(14, 5))
     plt.plot(audio_data)
     plt.title('Audio Waveform')
     plt.xlabel('Time')
     plt.ylabel('Amplitude')
     plt.show()

2. Анализ музыки:

   • Отслеживание битов:

     import librosa
     tempo, beat_frames = librosa.beat.beat_track(audio_data, sample_rate)

   • Кепстральные коэффициенты Mel-частоты (MFCC):

     import librosa
     mfcc = librosa.feature.mfcc(audio_data, sample_rate)

3. Рекомендация по музыке:

   • Совместная фильтрация с использованием библиотеки Surprise:

     from surprise import Dataset, Reader, KNNBasic
     from surprise.model_selection import train_test_split
     # Load the data
     reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
     data = Dataset.load_from_df(df[['user_id', 'music_id', 'rating']], reader)
     # Split the data into train and test sets
     trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
     # Train the model
     algo = KNNBasic()
     algo.fit(trainset)
     # Predict ratings for a user
     user_id = 123
     music_id = 456
     prediction = algo.predict(user_id, music_id)