Python と Daytona を使用した動的な感情ベースのプレイリスト ジェネレーターの構築 (TuneTailor)

GITHUB リンク: https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator

_TuneTailor _
自分の気分に完璧にマッチする音楽が欲しいと思ったことはありませんか? ?気分が明るいときも、憂鬱なときも、リラックスしたときも、音楽は私たちの感情状態を補完するユニークな方法を持っています。この投稿では、Python、Daytona、ポピュラー音楽 API を使用して、ダイナミックな感情ベースのプレイリスト ジェネレーターを構築する手順を説明します。

✨ TuneTailor の特徴:
パーソナライズされたプレイリストの生成:

ユーザーは、お気に入りのアーティスト、好みのジャンル、言語を入力して、自分の好みに合わせたプレイリストを生成できます。

感情ベースのプレイリスト:

TuneTailor はユーザーの入力に基づいて、ユーザーの感情的な好みに合わせた曲を提案し、プレイリストがユーザーの気分に確実に一致するようにします。

カスタマイズ可能なプレイリストのサイズ:

ユーザーはプレイリストに含める曲の数を指定できるため、短いまたは長いプレイリスト (最大 60 曲) を簡単に作成できます。

ジャンルと言語の設定:

ユーザーはプレイリストを特定のジャンル (例: ヒップホップ、ジャズ) と言語 (例: 英語、スペイン語) に絞り込み、プレイリストを自分の文化的または感情的背景により適したものにすることができます。

ユーザー中心のカスタマイズ:

このアプリはユーザーの好みに基づいて構築されており、曲数や特定のアーティストのジャンルなどの正確な詳細でプレイリストを微調整する機能を提供します。

?デイトナ入門
まず、Daytona を使用してワークスペースを簡単に作成し、開発環境をセットアップできます。 Daytona を使用すると、依存関係を簡単に管理し、複数のマシン間でセットアップを複製できます。

デイトナをインストールします
Daytona インストール ガイドに従って、Daytona をシステムにインストールします。
https://github.com/daytonaio/daytona/

ワークスペースを作成します:
デイトナ作成 https://github.com/Zedoman/Dynamic_Emotion-Based_Playlist_Generator
このコマンドはワークスペースを作成し、リポジトリ ファイルをセットアップします。

依存関係をインストールします:
ワークスペースをセットアップしたら、必要な Python 依存関係をインストールします。
pip install -rrequirements.txt

アプリケーションを実行します:
アプリケーションを起動するには、次のコマンドを使用できます:
Python app.py

また、Docker を使用して、コンテナ化された環境でアプリケーションを起動することもできます。
docker-compose up

?️技術スタック
Python: バックエンド開発と感情分類ロジック用。
Flask: プレイリスト生成 API を提供する軽量の Web フレームワーク。
機械学習: 感情認識のための scikit-learn。
Spotify API: Spotipy を使用して感情に基づいて音楽データを取得する統合。
Docker: アプリのコンテナ化と開発環境の標準化用。
Daytona: 開発環境のセットアップと管理が簡単です。
?これを構築する理由
ダイナミックな感情ベースのプレイリスト ジェネレーターは、機械学習と API 統合を組み合わせて、パーソナライズされた音楽体験を作成します。ユーザーの感情入力を分析することで、リラックスできるものを探しているのか、それともエネルギッシュなものを探しているのか、その感情に合ったプレイリストを厳選します。

これは、感情認識、API 統合、音楽推奨システムを試したい人にとって興味深いプロジェクトです。

このプロジェクトが、感情駆動型システムの無限の可能性を探求するきっかけとなることを願っています。このようなシステムにどのような機能が欲しいと思いますか?以下のコメント欄でお知らせください!

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