| 这个项目属于哪个课程 | https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/2024DataCollectionandFusiontechnology/ |
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| 组名、项目简介 | 组名：都给爷爬 项目目标：为心理疾病患者进行个性化的音乐疗愈 项目需求：市面上大多数音乐软件都需要会员而且存在打榜等现象，不能完全个性化推荐，我们希望我们的个性化音乐系统能为心理疾病患者带来音乐疗愈，因此选择了该公益项目 项目开展技术路线：python（django，pytorch，tensorflow）、爬虫技术、MySQL |
| 团队成员学号 | 102202135 102202146 102202127 102202125 102202139 102202109 102202128 |
| 这个项目的目标 | 我们希望免费的公益的为有心理疾病的患者提供音乐疗愈的软件，我们可以根据患者、医生希望的音乐进行推荐，给患者相对舒服的音乐疗愈。 |
| 其他参考文献 | 【1】https://github.com/marl/openl3 【2】https://eva.fing.edu.uy/pluginfile.php/524749/mod_folder/content/0/BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.pdf 【3】https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4842-6168-2_6 【4】https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/135777479 |
一、项目整体介绍
项目背景
该项目是基于智能推荐算法，为心理障碍人群提供免费公益的音乐播放平台。我们采用爬虫从音乐平台上爬取歌曲、歌单丰富我们的平台，为用户提供丰富的、多类的曲目进行选择。
项目实现
使用librosa对音频进行特征提取、Bert提取文本特征、resnet50提取图像特征，同时我们接入大模型，让大模型对用户现状进行分析，给出适合的音乐类型推荐，再将用户的行为特征一起考虑，构成我们的协同过滤推荐算法，实现音乐个性化的推荐，满足用户需求。
项目码云链接
码云链接
二、项目展示
三、个人分工
本人主要负责后端开发工作，包括但不限于大模型接口的调用，以及后端相关逻辑的设计和实现。设计并参与完善了整体后端框架的各个功能与逻辑。
主要参与的功能部分：
- 用户管理：实现用户注册、登录、注销功能；
- 数据存储：通过 MySQL 数据库存储用户信息、歌曲数据及行为记录；
- 推荐接口：调用大模型 API，结合推荐算法，实现情绪分析与音乐推荐；
- 系统交互：设计接口将后端推荐结果传递至前端页面；
- 错误处理：编写错误信息反馈与异常处理模块，保证系统稳定运行。
ai接口代码关键代码示例
def get_recommendation(mood_text):"""调用 AI 接口，根据用户输入的心情文本推荐音乐类型"""system_content = "你是一个专业的音乐疗愈师，根据用户心情推荐音乐。"data = {"model": "4.0Ultra","messages": [{"role": "system", "content": system_content},{"role": "user", "content": mood_text}]}response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
推荐页面关键代码示例
def home(request):user_id = request.session.get('user_id')if not user_id:return redirect('/login')mood_input = request.GET.get('mood', '放松')recommended_music = get_recommendation(mood_input)return render(request, 'home.html', {'username': request.session['username'],'recommended_music': recommended_music})
