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基于机器学习与深度学习的自动音乐生成（含完整代码及报告）.rar

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简介：
本资源提供了一个集成了机器学习和深度学习技术的自动音乐生成系统，包括源代码、详细文档和实验报告。 软件的主要功能是在最少的人为干预下创作一首短曲并播放。现有的音乐生成器大多基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet模型实现，但由于这些模型的局限性，使用它们生成的音乐往往同质化严重、听感欠佳。为了改进这一问题，并提高生成音乐的质量，我们计划在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络）模型。

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  • 基于机器学习与深度学习的自动音乐生成（含完整代码及报告）.rar
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    本资源提供了一个集成了机器学习和深度学习技术的自动音乐生成系统，包括源代码、详细文档和实验报告。 软件的主要功能是在最少的人为干预下创作一首短曲并播放。现有的音乐生成器大多基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet模型实现，但由于这些模型的局限性，使用它们生成的音乐往往同质化严重、听感欠佳。为了改进这一问题，并提高生成音乐的质量，我们计划在软件的核心部分采用LSTM（长短期记忆网络）模型。
     
  • 基于深度学习的物体图像识别（含完整代码、数据集及报告）.rar
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    本资源提供了一个全面的项目文件，涵盖使用深度学习技术进行物体图像识别的研究。其中包括详细的实验报告，完整的源代码以及训练模型所需的数据集，旨在帮助研究者和开发者深入理解与应用基于深度学习的图像识别方法。 本小组的研究课题是基于深度学习的图像识别技术。我们的目标是对大量图片数据进行有效学习，并实现精准识别。在研究过程中，我们测试了多种分类模型并比较预测结果，计算准确率以优化预测方法，力求找到最高效的机器智能识别方案。 我们在Python开发环境中使用scikit-learn标准库和PIL（Python Imaging Library）图像处理库开展这项课设工作。其中PIL用于批量读取图片特征值，而scikit-learn则用来构建分类模型。最后我们利用matplotlib展示最终的比较结果。
     
  • 基于Python的机器学习与深度学习在股市评论情感分析中的应用（含完整代码及报告）.zip
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    本资源提供了一个使用Python进行股市评论情感分析的全面指南，结合了机器学习和深度学习技术。包含详尽教程、完整源代码以及项目研究报告，旨在帮助用户深入理解如何利用算法解析金融市场的公众情绪，并据此做出更为明智的投资决策。 该资源为基于Python机器学习与深度学习实现的股市评论情感分析项目完整代码及报告，获得导师认可并以高分通过评审（98分）。适合计算机相关专业的学生作为毕业设计或课程作业使用，也适用于需要实战练习的学习者。该项目涵盖了从数据预处理到模型训练和评估等多个环节的技术细节与实践应用。
     
  • 基于MATLAB的统计学习与机器学习及神经网络和深度学习实现（含完整源码和数据）.rar
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    本资源提供基于MATLAB的统计学习、机器学习以及神经网络和深度学习的全面教程，包含大量实例代码和相关数据集，适合科研人员和技术爱好者深入学习与实践。 资源内容包括基于MATLAB实现的统计学习、机器学习、神经网络及深度学习（完整源码+数据）。代码特点如下：参数化编程，便于更改参数；编程思路清晰，并配有详细注释。 适用对象为工科生、数学专业以及算法方向的学习者。作者是一名资深算法工程师，在某大型企业从事MATLAB、Python、C/C++和Java的算法仿真工作已有十年经验。擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制及路径规划等领域的多种仿真实验，同时也具备无人机相关领域的能力。 欢迎与作者交流学习。
     
  • 关于深度学习的实验报告及代码
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    本实验报告深入探讨了深度学习技术的应用与实践，包含模型设计、训练过程分析以及优化策略，并附有完整实现代码。 深度学习实验报告包括以下内容： 1. 实验一：配置深度学习环境。 2. 实验二：制作特征数据集并绘制PR曲线。 3. 实验三：进行线性回归及拟合分析。 4. 实验四：应用卷积神经网络。 5. 实验五：生成对抗式网络的应用。
     
  • 家庭暴力情绪检测系统的完整报告——基于Transformer的机器学习与深度学习课程设计报告
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    本报告探讨了利用Transformer模型开发家庭暴力情绪检测系统的设计与实现，结合机器学习和深度学习技术，旨在有效识别并预防家庭暴力事件。 本项目旨在设计一系列课程（包括机器学习、人工智能及深度学习），并基于Transformer架构开发家庭暴力情绪检测系统，并撰写详细的系统报告。该报告将涵盖系统的开发背景、技术选择、实施过程、测试阶段以及最终总结等多方面的实战记录。 在数据集的选择上，我们采用了CMU-MOSI和IEMOCAP两个权威的数据来源，结合了包括Transformer架构及Adam优化器在内的多种深度学习算法和技术手段。通过这些先进的方法论，系统能够有效识别并分析用户输入的信息中的情感状态，并提供相应的预警机制以保护受害者的权益。 该系统的推出被视为解决家庭暴力问题的一项重要创新实践，在预防和减少暴力事件的发生方面具有显著作用，同时有助于促进社会的和谐与进步。
     
  • 基于深度学习的中文语音识别系统（含完整代码、报告及毕业设计资料）.zip
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    本资源包提供了一个全面的基于深度学习的中文语音识别系统的实现方案，包括源代码、技术报告和毕业设计文档。适合研究与学习使用。 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG。数据集包含stc、primewords、Aishell以及thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统。将项目下载到本地后，可以下载 thchs 数据集并解压至 data 文件夹中，然后运行 test.py 脚本段落件。如果一切正常，该系统能够进行语音识别，并输出如下结果： 文本结果：lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果：lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi
     
  • 基于Python的机器学习和深度学习在股市评论情感分析中的应用（含完整代码及报告）- 毕业设计
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    本毕业设计项目运用Python进行机器学习与深度学习技术研究，聚焦于股票市场评论的情感分析。通过构建模型来识别、抽取并分析文本数据中的情绪倾向，并提供完整的代码和详尽的研究报告，旨在为投资者提供更加精准的市场趋势预测工具。 在国内这种非有效的市场环境中，分析投资者的情绪显得尤为重要。我们可以通过对已标记的股评文本进行情感分析，并利用这些结果来构建指标，之后研究该指标与股市的关系。 数据存储在data目录下，包含三个部分： 1. 已标注的正负情绪股评文本：每种情绪类别有4607条记录，已经过分词处理。 2. 从东方财富股吧收集的上证指数相关评论：约50万条评论，时间范围为2017年4月至2018年5月。该板块非常活跃，平均每隔七秒就会有人发布一条新的评论。 3. 上证指数数据：直接从新浪获取。 情感分析模型包括机器学习和深度学习两种类型： - model_ml.py: 包含八种不同的机器学习方法进行对比测试 - model_dl.py: 三种不同深度学习框架用于比较研究 通过完成上述的情感分类、指标构建流程后，我们可以获得一些有趣的结果。
     
  • 音乐创作工具：利用深度学习技术生成音乐-源码
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    本项目是一款基于深度学习技术的音乐创作工具源代码，旨在通过先进的算法自动合成个性化音乐作品，为用户提供便捷高效的创作体验。 音乐发生器利用深度学习技术来自动创作音乐。
     
  • 基于深度学习的机器视觉技术在垃圾分类中的应用：完整代码与报告
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    本项目运用深度学习技术解决垃圾分类问题，通过开发一套完整的机器视觉系统，实现对各类垃圾的自动识别和分类。包含详尽的代码及研究报告。 本次实验采用六个类别的垃圾识别分类数据集进行研究，这六种类别分别是玻璃（glass）、硬纸板(cardboard)、金属(metal)、纸张(paper)、塑料(plastic)以及未分类的垃圾(trash)，旨在通过卷积神经网络模型完成这些类别之间的垃圾分类。鉴于当前许多城市已经开始推广垃圾分类政策，这项看似简单的任务实际上对于改善包括13亿人在内的广大民众的生活环境具有重要意义。 实验要求每位同学独立建立并优化一个基于卷积神经网络（CNN）的分类模型，并使用Python语言进行实现。具体而言，需要完成的任务包括设计深度学习架构图、绘制和分析模型的学习曲线等；同时还需要研究不同超参数如学习率对最终结果的影响。卷积神经网络是一种模仿人类或动物视觉系统的结构化人工神经网络，其核心组成部分包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）以及全连接层（Fully Connected Layers）。