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基于深度学习的Vocaloid音乐(包括旋律与歌词)生成软件包_Python_Jupyter_代码_下载

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简介:
这是一个基于深度学习技术开发的Python软件包,在Jupyter Notebook环境中运行,用于自动生成Vocaloid音乐的旋律和歌词。 一个使用深度学习生成Vocaloid音乐的Python工具包已开发完成。它为开发者和音乐人提供了AI支持,以激发他们创作下一首Vocaloid歌曲的新灵感。该工具包可以处理vsqx文件夹,并利用Seq2seq模型(包括编码器和解码器)来分析并生成独特的音乐作品,这些作品将以vsqx或midi格式输出。 此外,它还运用马尔可夫模型自动生成与旋律音节同步的伴奏日语歌词。这意味着如果一首歌曲中的旋律包含七个音符,则脚本将产生一个由七个音节组成的诗句来配合这七个音符。当生成的诗句长度不足时,它可以合并不同诗段的内容以达到所需的长度。 该工具包使用的语料库是从多个日本音乐团体(如AKB48、Nogizaka46和Keyakizaka46)的歌词中提取并整理而成的。通过这些资源,脚本可以生成包含旋律与歌词在内的vsqx文件,并自动将其加载至Vocaloid软件(在Vocaloid Editor 4上进行了测试)。这样,用户就可以让Vocaloid演唱由AI创作的新歌曲了。

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客服
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  • Vocaloid_Python_Jupyter__
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    这是一个基于深度学习技术开发的Python软件包,在Jupyter Notebook环境中运行,用于自动生成Vocaloid音乐的旋律和歌词。 一个使用深度学习生成Vocaloid音乐的Python工具包已开发完成。它为开发者和音乐人提供了AI支持,以激发他们创作下一首Vocaloid歌曲的新灵感。该工具包可以处理vsqx文件夹,并利用Seq2seq模型(包括编码器和解码器)来分析并生成独特的音乐作品,这些作品将以vsqx或midi格式输出。 此外,它还运用马尔可夫模型自动生成与旋律音节同步的伴奏日语歌词。这意味着如果一首歌曲中的旋律包含七个音符,则脚本将产生一个由七个音节组成的诗句来配合这七个音符。当生成的诗句长度不足时,它可以合并不同诗段的内容以达到所需的长度。 该工具包使用的语料库是从多个日本音乐团体(如AKB48、Nogizaka46和Keyakizaka46)的歌词中提取并整理而成的。通过这些资源,脚本可以生成包含旋律与歌词在内的vsqx文件,并自动将其加载至Vocaloid软件(在Vocaloid Editor 4上进行了测试)。这样,用户就可以让Vocaloid演唱由AI创作的新歌曲了。
  • Foobar2000 ESLyricScript:从百
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    ESLyricScript是专为Foobar2000设计的一款插件,能够直接从百度音乐网站获取和显示歌曲歌词,极大地方便了用户的音乐播放体验。 `foobar2000_ESLyricScript` 是一个专为音乐播放软件 `foobar2000` 设计的扩展脚本,主要功能是从百度音乐平台下载歌词。该脚本利用了JavaScript编程语言,在用户使用 `foobar2000` 播放歌曲时能够方便地获取并显示同步歌词,从而提升听歌体验。 作为一款高度自定义和可扩展的音频播放器,`foobar2000` 受到许多音频发烧友及专业音乐工作者的喜爱。它支持多种格式,并可通过安装插件来增加额外功能。而 `ESLyricScript` 则是专门用于获取歌词的一个插件,尤其适合那些喜欢边听歌边看同步歌词的用户。 在使用 `foobar2000_ESLyricScript` 时,首先需要确保已经正确安装了 `foobar2000` 并熟悉其组件管理。脚本通常通过解压包含扩展名如 `.zip` 的压缩包,并将文件放入 `foobar2000` 脚本目录来完成安装。之后在播放器设置中启用该脚本并进行必要的配置,例如选择百度音乐作为歌词来源。 JavaScript 在此扮演了核心角色,负责处理与服务器的交互、抓取数据以及将其展示给用户。它的灵活性和跨平台性使其成为此类开发的理想语言,能够编写动态且实时更新代码来完成各种任务如网络请求、解析数据等。 当播放歌曲时,`ESLyricScript` 会自动识别当前曲目的信息(例如艺术家及歌名),并向百度音乐API发送请求以获取歌词。返回的数据通常包括文本和时间戳信息,脚本将其解析后根据音乐播放的时间同步显示歌词,实现滚动效果。 为了确保正常运行,用户需保持网络连接稳定,并使 `foobar2000` 和 `ESLyricScript` 保持最新版本,因为百度音乐的接口可能会更新而开发者会定期维护插件以适应这些变化。 总之,`foobar2000_ESLyricScript` 是一个利用JavaScript编写的实用工具,它增强了播放器的功能并让用户能轻松享受带有同步歌词的听歌体验。对于喜欢深度定制自己音频环境的人来说,这是一个不可或缺的组件,并且通过学习其工作原理还可以激发用户开发更多个性化扩展来提升音乐欣赏的乐趣。
  • 机器自动(含完整及报告).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。
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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。
  • 使用Python网易云
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    本教程介绍如何利用Python编写脚本自动从网易云音乐下载歌曲歌词,包括所需库的安装、API的使用及代码实现。 根据歌曲名字下载网易云音乐的歌词。
  • 利用MID格式附上
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    本项目运用深度学习技术自动生成MIDI格式的音乐作品,源代码公开提供给有兴趣的研究者和开发者使用与参考。 基于深度学习生成MIDI格式音乐的代码示例,在Python 3环境下经过调试确认可用。
  • 情绪识别_musicemotion_
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    基于深度学习的音乐情绪识别项目运用先进的AI技术解析音乐作品中的情感元素,旨在通过算法准确捕捉并分类不同类型的音乐情绪,为个性化音乐推荐系统、智能作曲软件等提供强有力的数据支持。 Music Emotion Recognition using CNN and RNN
  • 体育
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    这款体育音效音乐包包含了丰富多样的比赛声、欢呼声及背景音乐,适用于各类体育视频制作和项目增强。 Sports Sounds 播放器活动音乐包的使用方法如下:下载音乐包文件并解压到D盘根目录下的“活动音乐”文件夹中,路径为 D:\活动音乐。
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    MATLAB的深度学习工具包提供了一套全面的功能,用于设计、训练和部署深度神经网络。它支持各种网络架构,并简化了数据预处理与后处理流程。 SAE(稀疏自编码器)、CNN(卷积神经网络)、DBN(深度信念网络)、NN(神经网络)、CAE(自编码器)以及Deep Learning(深度学习)都是AI(人工智能)和Machine Learning(机器学习)领域的重要技术。
  • OCR源识别
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    本项目采用深度学习技术开发,旨在提高OCR(光学字符识别)在源代码包中的应用精度与效率。通过训练模型优化编程语言、注释等文本元素的识别能力,助力软件工程自动化进程。 基于CRNN的OCR源码实现了实时识别效果。该代码使用主流深度学习框架TensorFlow,并支持英特尔CPU和英伟达GPU硬件平台。