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MATLAB中的音乐创作

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简介:
《MATLAB中的音乐创作》介绍了如何运用MATLAB这一强大的数值计算软件进行音乐信号处理、音效设计及合成等,为音乐家和工程师提供了一个全新的音乐创作平台。 信号与系统的课程实验包含源代码,并且投入了大量精力。

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  • MATLAB
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    《MATLAB中的音乐创作》简介:探索如何利用MATLAB这一强大工具进行音乐编程与创作。本书深入浅出地介绍数字信号处理基础及音频文件操作技巧,通过实际案例展示合成音效、频谱分析和声音可视化等创新应用,为音乐科技爱好者开启一扇通往创意无限的数字音乐世界之门。 信号与系统的课程实验包含源代码,并且投入了很多精力。
  • MATLAB
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    《MATLAB中的音乐创作》介绍了如何运用MATLAB这一强大的数值计算软件进行音乐信号处理、音效设计及合成等,为音乐家和工程师提供了一个全新的音乐创作平台。 信号与系统的课程实验包含源代码,并且投入了大量精力。
  • MATLAB与合成
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    《MATLAB音乐创作与合成》是一本结合数学软件MATLAB进行音频处理和音乐制作的技术指南,适合对音乐技术和编程感兴趣的读者。 使用MATLAB合成音乐,并能够读取txt格式的乐谱来演奏音乐。
  • RiffPad.zip工具
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    RiffPad是一款便捷高效的音乐创作软件,专为音乐人和作曲家设计。它允许用户记录、编辑和完善创意旋律与和弦进程,支持多种音频格式导出,帮助艺术家轻松捕捉灵感瞬间并实现创意表达。 RiffPad.zip 是一个包含 RiffPad 程序的压缩文件,它是一个专门用于分析 RIFF(Resource Interchange File Format)类型数据的工具。RIFF 文件格式是由 Microsoft 开发的一种广泛应用于音频、视频和其他多媒体文件中的标准格式,例如 Wave 音频文件 (.wav) 和 Chunky 图像格式 (.pcx) 等。 通过 RiffPad 工具,用户可以深入理解 RIFF 结构,这对于开发者和数字媒体专业人士来说特别有用。RIFF 文件的基本结构基于“chunk”概念:每个文件由一个或多个 chunk 组成,每个 chunk 包含一个四字节的标识符(chunk ID)来定义其内容类型,并接着是四字节大小信息以及实际的数据。例如,在 .wav 文件中,fmt chunk 存储音频格式信息,而 data chunk 则包含音频数据。 RiffPad 可能提供以下功能: 1. **查看和编辑 RIFF 结构**:用户可以通过 RiffPad 打开 RIFF 文件,并浏览各个 chunk 来查看它们的 ID、大小以及数据内容。它可能允许用户修改这些信息,以进行调试或文件修复。 2. **十六进制视图**:为了深入了解数据细节,RiffPad 可能提供一个十六进制视图功能让用户可以二进制形式查看 chunk 数据。 3. **搜索和定位 chunk**:用户可以通过指定的 chunk 标识符快速查找并定位到相关部分。 4. **分析和解码多媒体数据**:对于包含音频或视频数据的 RIFF 文件,RiffPad 可能具备分析及解码的功能来帮助理解内容结构与编码方式。 5. **导出和导入数据**:用户可能能够将 chunk 数据导出为其他格式或者从外部来源导入到 RIFF 文件中。 6. **调试支持**:对于开发者而言,RiffPad 提供了一种便捷的方式来检查及调试遵循标准规范的 RIFF 格式文件。 7. **版本兼容性**:该工具可能支持多种版本的RIFF格式,并且可以处理不同操作系统或应用程序使用的变体。 作为一个专业工具,RiffPad 不仅有助于理解 RIFF 文件结构,还简化了与这类文件交互的过程。无论是分析、修复还是开发目的,使用 RiffPad 都可以使用户更高效地处理 RIFF 文件并提升工作效率。压缩包中包含的唯一文件就是 RiffPad 工具本身,在解压后直接运行即可开始操作。
  • 全新工具——原脚本“虚拟小冰”
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    虚拟小冰是全新的音乐创作辅助软件,专为独立音乐人设计,通过智能化脚本帮助用户轻松完成复杂曲谱编排和创新音效设计。 虚拟小冰是一款全新的音乐制作工具,结合了人工智能技术和机器学习算法,能够生成富有创意且具有感染力的原创音乐。它基于庞大的音乐素材库和详细的曲风分类体系,可以自动生成符合需求的音乐素材,并提供丰富的剪辑和定制功能供用户使用。这款软件旨在为音乐创作人提供一个高效、便捷且充满创新精神的工作平台,帮助他们探索更多可能性。
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行音乐创作与声音处理,涵盖音符生成、音频信号分析及合成技术,适合编程和音乐爱好者探索。 基于MATLAB的音乐合成实验可以播放吉他等乐器的声音。
  • MATLAB程序
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    本简介将介绍如何在MATLAB环境中编写和执行音乐相关的程序,涵盖音符生成、音频处理及乐曲创作等主题。 music能估计两个信号源的入射角,并且运行良好,非常好用。
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    本项目利用Python-Magenta库进行音乐智能创作,结合深度学习技术自动生成旋律与和声,探索AI在音乐领域的创新应用。 Python-Magenta是Google Brain团队推出的一个开源库,用于探索如何利用机器学习技术来创造音乐、艺术和其他创意作品。该项目的核心在于使用深度学习模型生成音乐,并推动人工智能在艺术领域的应用,同时为开发者与研究者提供了一个实验平台。 Magenta项目主要基于TensorFlow框架构建的模型,这是一个强大的开源库,在机器学习和深度学习领域广泛应用。它的灵活性和支持复杂神经网络的能力使得Magenta能够通过训练大量音乐数据来掌握节奏、旋律和和声等音乐元素,并生成新的音乐片段。 1. **音乐生成模型**:Magenta提供了多种用于生成音乐的模型,例如Drum Track Generator(鼓轨生成器)和Melody RNN(旋律循环神经网络)。这些模型能够学习并模仿现有数据中的模式,进而创作出全新的乐段。 2. **NoteSeq库**:作为Magenta的核心组件之一,NoteSeq是一个处理音乐序列的工具包。它可以将 MIDI 文件转换为便于训练的数据格式,并能将生成的新音乐序列转化为可播放文件。 3. **Colab笔记本**:为了降低使用门槛,Magenta提供了Google Colaboratory(Colab)环境,在这个云端Jupyter环境中可以直接运行代码而无需安装任何软件,极大地方便了初学者和研究人员的入门过程。 4. **插件与应用**:除了核心工具之外,Magenta还开发了一些实用的应用程序如Magenta Studio,它允许用户在DAW(数字音频工作站)中直接使用生成的新音乐。此外还有移动端应用程序供人们尝试创作新曲目。 5. **机器学习基础**:要理解并运用Python-Magenta需要一定的机器学习知识背景,尤其是深度学习方面的内容。项目中的模型会用到神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及长短期记忆网络等技术。 6. **数据预处理**:在训练模型之前通常要先对音乐数据进行清洗和标准化处理。Magenta的NoteSeq库在这方面提供了帮助。 7. **评估与优化**:为了改进生成的质量,项目团队会采用一些客观标准来衡量性能,并根据反馈调整参数以达到更好的效果。 通过Python-Magenta平台,开发者及音乐爱好者可以探索机器智能在音乐创作中的潜力,并可能创造出前所未有的新风格。随着技术的进步,我们期待看到更多人工智能应用于艺术创新的实际案例出现。
  • 工具:利用深度学习技术生成-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。
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    Midi2Go是一款创新工具,能够将m4a格式的语音备忘录转换成MIDI钢琴曲谱,极大地简化了音乐创作过程,帮助艺术家们提升效率和创造力。 Midi2Go 可以将m4a音频中的语音备忘转换为Midi钢琴曲,从而实现快速的音乐创作。