Advertisement

基于TensorFlow的RNN-LSTM自动生成MID编曲方案(zip文件)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用TensorFlow框架下的长短期记忆网络（LSTM）模型，旨在自动为音乐生成高质量的MIDI编曲。项目压缩包内含完整代码及实验数据集。 人工智能领域中的深度学习是当前研究的热点之一，TensorFlow是一个广泛使用的机器学习库，它为构建复杂的神经网络提供了强大的支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于TensorFlow的RNN-LSTM自动生成MID编曲方案(zip文件)
    优质
    本项目采用TensorFlow框架下的长短期记忆网络（LSTM）模型，旨在自动为音乐生成高质量的MIDI编曲。项目压缩包内含完整代码及实验数据集。 人工智能领域中的深度学习是当前研究的热点之一，TensorFlow是一个广泛使用的机器学习库，它为构建复杂的神经网络提供了强大的支持。
     
  • LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成
    优质
    本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。 在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。
     
  • 基于RNN和LSTM网络的唐诗生成方法.tar.gz
    优质
    本研究提出了一种结合循环神经网络（RNN）与长短期记忆模型（LSTM）的方法，旨在高效准确地生成具有古典韵味的唐诗，为自然语言处理中的文本创作任务提供了新的思路。 使用LSTM编写唐诗，并采用TensorFlow框架实现。代码可以正常运行并包含所需数据集。
     
  • LSTM-Autoencoder：基于Tensorflow的LSTM自动编码器与预测器
    优质
    本项目采用TensorFlow框架构建了LSTM-autoencoder模型，用于序列数据的压缩、解码及预测分析，为时间序列模式识别提供了有效工具。 TensorFlow中的LSTM自动编码器与LSTM未来预测器是基于某篇文章的简单实现，要求使用Python 3.5.4版本以及Tensorflow 1.4.0，并且需要安装numpy、matplotlib、os、argparse和scipy等软件包。具体操作步骤如下： 数据生成后实施重建或未来预测： - 使用旋转与移位来生成数据：Image_generation.ipynb - 利用LSTM自动编码器对数据进行重构：Autoencoder.ipynb 输入顺序为从左到右的复合模型，其序列应表示为0,1,...,t-1,t。在将这些经过变换的数据（旋转或移位）作为LSTM模型中的输入后，可以实现数据的重建与未来预测： - 输入重构 - 未来预测 对于旋转和移位情况下的具体操作方法，请参考上述指定的.ipynb文件进行实施。
     
  • 基于Char-RNN和TensorFlow的周杰伦歌词生成器.zip
    优质
    本项目为一个基于Char-RNN和TensorFlow框架开发的周杰伦歌词生成器。通过深度学习技术，模型能够模仿周杰伦歌曲风格创作歌词，适用于音乐爱好者及研究者使用。 《基于Char-RNN和TensorFlow生成周杰伦歌词》 字符循环神经网络（Character-level Recurrent Neural Network, Char-RNN）是一种用于文本生成的深度学习模型。它通过分析输入文本序列中的字符关系，预测下一个可能出现的字符来创建新的文本内容，在处理诗词、歌词等不同类型的文本时表现出色。 本项目旨在利用Char-RNN模型模仿周杰伦风格的独特歌词创作。由于其独特的音乐和诗意丰富的歌词特点，该项目将探索自然语言生成技术在艺术领域的潜力。 通常情况下，Char-RNN由一系列LSTM或GRU层组成，这些是RNN的变体形式，用于解决传统RNN中的梯度消失问题。训练过程中，模型会逐步学习输入文本中字符间的模式，并尝试在输出阶段复制相似的结构和风格特征。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，为构建复杂的神经网络模型提供了多种工具和支持。 项目文件可能包含以下部分： 1. 数据预处理：将周杰伦歌词进行分词、去除标点符号等操作，并将其转换成计算机可理解的形式。 2. 模型定义：使用TensorFlow创建Char-RNN的架构，包括输入层、隐藏层（LSTM或GRU）、输出层以及损失函数和优化器的选择。 3. 训练过程：将预处理后的数据集提供给模型进行训练。这通常需要经过多个epoch的过程，在每个过程中遍历整个数据集一次以不断调整权重并减少预测误差。 4. 文本生成：在完成训练后，可以利用该模型来产生新的歌词内容。这一环节包括随机选取起始字符，并让模型根据这些输入逐个预测后续的字符序列。 5. 结果评估：人工审核产生的新歌词是否具备周杰伦歌曲的独特风格和韵律感。 通过这个项目，开发者能够深入了解Char-RNN及TensorFlow在实际应用中的工作原理。同时，它也为音乐爱好者提供了一个有趣的实验平台以尝试生成个性化的歌词作品或探索其他领域的文本创作领域。
     
  • 基于TensorFlow的DCGAN图片自动生成实现.zip
    优质
    本项目为使用Python和TensorFlow框架实现的深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型，用于图像的自动生成。项目包含详细的代码与实验报告，展示如何利用DCGAN从随机噪声中生成高质量图像。适合对生成式对抗网络感兴趣的研究者和技术爱好者参考学习。 在本项目中，我们将探讨如何利用TensorFlow框架实现Deep Convolutional Generative Adversarial Networks（DCGAN）来自动生成图片。DCGAN是一种基于深度学习的生成对抗网络（GAN），它通过训练两个神经网络——一个生成器和一个判别器来完成图像生成的任务。 生成器的主要任务是从随机噪声向量中产生看起来像真实数据的图像，通常由一系列上采样操作及卷积层构成。在TensorFlow环境中，我们使用`tf.layers.conv2d_transpose`函数执行上采样过程，并通过`tf.random_normal`或`tf.truncated_normal`生成所需的随机噪声。 判别器的任务是区分真实图片与生成的图像，通常由一系列下采样的卷积神经网络组成。其目标是在最大化对真实数据正确分类概率的同时最小化对于假造图的数据分类准确性。在TensorFlow中，我们使用`tf.layers.conv2d`实现下采样和特征提取操作。 GAN训练过程是通过交替执行生成器损失函数的最小化与判别器损失函数的最大化来完成的。这种对抗性学习机制使得生成器逐渐学会产生更加逼真的图像，同时促使判别器更好地识别真假图片差异。在TensorFlow框架下，我们使用`tf.trainable_variables`获取所有可训练参数，并通过`tf.train.AdamOptimizer`进行优化。 项目文件结构包括： 1. `main.py`: 包含模型定义、训练循环以及结果保存的核心逻辑。 2. `dcgan_model.py`: 具体实现DCGAN的代码，涵盖生成器和判别器的设计。 3. `dataset.py`: 用于加载及预处理数据集的脚本，包括图像读取、缩放与归一化等操作步骤。 4. `utils.py`: 提供辅助功能如绘制生成图像以及计算损失等功能性函数集合。 5. `config.py`: 包含超参数设置配置文件，例如学习率、批次大小及迭代次数等。 在实际运行中，我们首先加载预处理过的数据集，并实例化生成器与判别器。随后进入训练循环，在每次周期内执行前向传播、损失计算以及反向传播优化步骤。随着训练的进行，生成器将逐步提升其图像质量并最终能够产生类似训练集中真实图片的新图。 通过此项目可以深入了解深度学习中用于生成模型的工作原理，并展示TensorFlow在构建复杂神经网络方面的灵活性和强大功能。参与者能在这个过程中深入理解DCGAN的操作机制以及如何使用TensorFlow有效地实现和优化此类模型。
     
  • 基于RNN的古诗生成器.zip
    优质
    本项目为一个基于循环神经网络（RNN）技术开发的古诗自动生成工具。通过深度学习大量古典诗歌数据，该模型能够创作出风格接近传统诗词的新作品，适用于文学爱好者和研究者进行创意探索和学术分析。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频以及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目代码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕业设计项目、课程设计、大作业、工程实训或者初期项目立项的资源。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展可以实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，请随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。
     
  • 基于RNN的文本生成实现
    优质
    本项目探索了利用循环神经网络（RNN）进行文本自动生成的技术与方法，展示了如何通过训练模型来预测和创建连贯的文本内容。 我用RNN实现了一个语言模型，该模型能够自主生成歌词。训练数据是周杰伦的一些歌词文本（由于是从网上下载的，前期预处理得不够好）。理论上也可以使用诗歌等其他类型的文本进行训练来生成诗歌。
     
  • 基于TensorFlow的多维特征输入RNN（LSTM）实现工程
    优质
    本项目采用TensorFlow框架，实现了基于长短期记忆网络(LSTM)的循环神经网络(RNN)，以处理多维度时间序列数据，适用于复杂模式识别和预测任务。 本项目采用TensorFlow实现了一个RNN（LSTM）模型，该模型以多维特征作为输入，并输出同样维度的数据。
     
  • 将mid文件转换为曲谱
    优质
    本工具提供了一种创新的方法来将MID（Musical Instrument Digital Interface）格式的音乐文件转化为可视化的乐谱，帮助音乐爱好者和专业人士轻松解析数字音频内容。 对mid音乐文件的解析可以生成自定义视图上的曲谱，并实现播放、滚动等功能。