需求分析：与客户沟通，了解他们的需求和期望，明确平台功能和特性。

技术选型：根据需求分析结果，选择合适的技术和工具，如机器学习算法、音乐数据集和前端框架等。

数据准备：收集和整理音乐数据，并进行标注和预处理，以便机器学习算法进行训练和优化。

算法设计：设计和实现机器学习算法，包括音乐生成、音乐推荐和情感识别等。

平台开发：根据算法设计和需求分析，进行平台的开发和实现，包括前端界面、后端逻辑和数据库设计等。

测试验收：对平台进行全面测试，确保系统的正确性和稳定性，同时进行用户体验测试，确保平台易用性和舒适度。

上线部署：将平台上线部署到服务器，并进行必要的配置和优化。

运维维护：监控平台运行情况，及时处理问题和bug，进行平台升级和维护。同时可以考虑增加一些其他的功能和特性，如社交分享、用户评价等，为用户提供更多的价值。