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利用深度学习生成MID格式音乐 源码附上

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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。

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  • 利用深度学习生成MID格式音乐 源码附上
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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。
     
  • 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。
     
  • Mid格式音乐
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    Mid格式音乐是一种以模块化合成器为创作工具产生的电子音乐类型，以其独特的音色和创新的制作手法在地下音乐场景中独树一帜。 一个简单的Java编写的音乐播放器可以支持的音乐格式包括常见的MP3、WAV以及MIDI文件。这些格式能够被大多数标准音频库轻松读取并处理，因此非常适合用于开发基本功能的音乐播放应用。对于初学者来说，从这几个常用的文件类型开始学习是一个很好的起点。
     
  • 100首Mid的超小格式背景音乐
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    这段简介可以描述为：“100首Mid超小格式背景音乐合集，专为节省空间设计。提供丰富多样的轻音乐选择，适合各种视频、游戏和播客项目，增添氛围感。” 100个mid超小格式背景音乐，原本用于制作Java游戏的资源现在可以共享了。
     
  • Keras-Music-Generation:利用深度学习与Keras创作音乐
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    简介：Keras-Music-Generation项目运用深度学习技术及Keras框架，旨在通过神经网络模型自动生成音乐作品，为音乐创作提供新颖思路。 Keras音乐作曲家使用深度学习技术结合Keras库与LSTM模型来创作音乐。在这个过程中，MIDI文件作为训练数据被用来存储音乐作品，并且该模型能够根据已有的训练示例生成新的原创音乐，在这个特定的例子中就是弗雷德里克·肖邦的作品。 在前处理阶段，输入的MIDI文件通常包含多个音轨。为了简化和准备数据用于机器学习过程，我们需要选择一个特定的轨道进行训练，并使用music21库来创建歌曲中的音符与和弦字典。然后，在将这些信息送入模型之前，会通过一次热编码转换将其转化为适合LSTM输入的形式。 在调整该模型性能时的一个关键因素是序列长度的选择——即提供给LSTM的音符数量。例如，如果使用20个音符作为序列长度的话，那么一段时间后模型可能会陷入困境不知道接下来要预测什么，因此它可能会重复之前已经做出的一些相同的预测几次。而当增加到50个音符时，则可以避免上述问题的发生，并且不会导致过度泛化的情况出现，因为每次训练都仅针对一首特定的歌曲进行。
     
  • MusicGenerator：运用TensorFlow测试多种深度学习模型来生成音乐
    优质
    简介：MusicGenerator是一款基于TensorFlow平台开发的应用程序，通过试验各种深度学习算法和模型，旨在创造具有独特风格和情感的音乐作品。 音乐生成器介绍使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐，并解释不同的模型和实验结果。 安装该程序需要以下依赖项（易于使用pip进行安装）： - Python 3 - TensorFlow（已通过v0.10.0rc0测试，不适用于以前的版本） - CUDA（有关使用gpu的信息，请参见TensorFlow官方文档以了解更多信息） - Numpy（通常与TensorFlow一起安装即可） - MIDI库 - Tqdm（用于显示进度条，可选但推荐安装） - OpenCv（建议通过其他方法在Python 3环境中单独安装。它主要用于可视化工具来打印钢琴卷谱图，并且是可选的） 所有OpenCV调用都包含在一个特定文件中，可以轻松禁用或删除该部分以避免依赖问题。
     
  • 《Python深度学习》附带源代码
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    《Python深度学习》一书深入浅出地讲解了使用Python进行深度学习的相关知识，并配套提供了丰富的源代码供读者实践参考。适合希望利用Python开展深度学习研究和应用的技术人员阅读。 本书通过30多个代码示例全面介绍如何运用深度学习解决实际问题，并提供了Keras框架速成的明智选择。旨在帮助读者夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉，无需具备机器学习经验和高等数学背景。 该书由Google人工智能研究员、Keras之父Franc?ois Chollet撰写，详细介绍了如何使用Python、Keras和TensorFlow进行深度学习实践，并涵盖了计算机视觉、自然语言处理及生成式模型等领域的应用。 全书分为两大部分： 第一部分：深度学习基础 - 第一章：什么是深度学习 - 第二章：神经网络的数学基础 - 第三章：神经网络入门 - 第四章：机器学习基础 第二部分（未具体展开）
     
  • 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。
     
  • mid格式音频文件下载
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    本页面提供Mid格式音频文件的下载服务。Mid是一种模块化音乐格式，适用于多种电子设备和软件平台，方便用户轻松获取并播放高品质音效。 mid音频文件下载，小容量音频下载，mid音频文件下载，小容量音频下载。
     
  • VQGAN-CLIP深度学习图像生成开源项目源码
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    VQGAN-CLIP是基于深度学习技术的图像生成开源项目，利用VQGAN模型和CLIP模型结合，实现高质量、多样化的图像合成与编辑功能。 VQGAN-CLIP 是一个基于 CLIP 算法的项目，它通过计算生成图像与文本信息之间的损失来进行训练指导，为相关图像和文本的多模态应用提供了有力支持。该项目位于 GitHub 上的一个仓库中（虽然具体链接未给出）。