Advertisement

MuseGAN:音乐生成的AI

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


简介:
MuseGAN是一款创新的人工智能程序,专注于创造高质量、多样化的音乐作品。通过深度学习技术,它能够模仿不同风格和类型的音乐创作,为用户提供无限创意灵感。 缪斯是一个关于音乐生成的项目。我们的目标是生成多首曲目的和弦音乐。所提出的模型能够从头开始创作或根据用户预先提供的轨道来产生音乐。我们使用数据集中的训练数据来培训模型,以生成由低音、鼓、吉他、钢琴以及弦乐组成的流行歌曲短语。示例结果可以查看。 为了安装依赖项,请确保已安装pipenv(推荐)。如果没有安装,可以通过运行`pip install pipenv`进行安装。 # 安装依赖项 使用以下命令来完成: ```bash pipenv install ``` 激活环境后即可开始使用项目。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MuseGANAI
    优质
    MuseGAN是一款创新的人工智能程序,专注于创造高质量、多样化的音乐作品。通过深度学习技术,它能够模仿不同风格和类型的音乐创作,为用户提供无限创意灵感。 缪斯是一个关于音乐生成的项目。我们的目标是生成多首曲目的和弦音乐。所提出的模型能够从头开始创作或根据用户预先提供的轨道来产生音乐。我们使用数据集中的训练数据来培训模型,以生成由低音、鼓、吉他、钢琴以及弦乐组成的流行歌曲短语。示例结果可以查看。 为了安装依赖项,请确保已安装pipenv(推荐)。如果没有安装,可以通过运行`pip install pipenv`进行安装。 # 安装依赖项 使用以下命令来完成: ```bash pipenv install ``` 激活环境后即可开始使用项目。
  • 基于Python-MuseGAN人工智能
    优质
    本项目利用Python编程语言和MuseGAN框架开发了一种创新性的音乐生成AI系统,能够自动创作多样化风格的音乐作品。 MuseGAN是一种用于生成音乐的人工智能系统。
  • 智能AIBGM.txt
    优质
    这款创新的工具利用先进的AI技术,能够根据用户的需求快速、精准地生成背景音乐(BGM),适用于多种场景和内容创作。 AI智能生成BGM音乐是当前快速发展的科技领域之一,结合了人工智能与音乐创作的交叉学科成果。BGM(背景音乐Background Music)在电影、电视、游戏及网络视频等多种媒介中扮演着重要角色,用于营造合适的氛围和情绪。 该技术依托于深度学习、自然语言处理以及机器学习等先进技术。AI智能生成BGM通过分析大量现有的音乐作品来理解其结构、旋律、节奏与和声的组合规律,并利用这些算法自主创作全新的音乐作品以适应不同的场景需求。 一个典型的AI音乐生成系统通常包含以下几个关键组成部分: 1. 数据收集与预处理:这是开始阶段,需要搜集大量的音乐数据并进行必要的特征提取、降噪及格式标准化等操作。 2. 模型训练:在此步骤中,使用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等多种模型来预测下一个音符或模仿特定风格的音乐特点。 3. 音乐风格学习:通过大量不同类型的音乐作品进行训练后,AI能够掌握并生成各种不同的音乐风格如古典、爵士等。 4. 音乐创作:基于已有的知识库和算法框架,AI可以独立地创造出新的旋律片段或完整曲目以供使用。 5. 音乐优化与编辑:为了满足特定项目的要求,可能需要对生成的音乐进行进一步调整和完善。这可以通过自动化的手段完成也可以由专业人员手工处理。 6. 版权问题:由于可能存在版权争议的问题,因此在AI创作过程中必须谨慎对待原创性界定、使用权限分配等问题。 7. 应用场景:生成的BGM音乐可以在广告、游戏开发、影视作品制作等多个领域得到应用。它帮助内容创作者快速定制和更新背景音乐以适应不同的风格与情感需求。 8. 用户交互:一些平台允许用户通过简单的参数设置来影响最终输出的结果,比如指定长度、速度等。 尽管AI生成的BGM已经在技术上取得了一定的进步,并且为用户提供了一些实用的服务(如AIVA和Amper Music这样的平台),但其表现力与艺术性仍然无法完全媲美人类作曲家的作品。未来随着算法创新和技术进步的发展趋势,相信这一领域将会变得更加多样化并且更加专业化的服务于音乐创作及内容创作者们。 同时,在人工智能伦理以及版权法不断完善的同时,AI生成的BGM也将在尊重原创者权益的前提下更好地满足大众文化的需求与期待。
  • 优质
    音乐音调生成器是一款便捷实用的应用程序,它可以帮助用户快速创建、编辑和播放不同风格的音乐旋律。无论是作曲新手还是资深音乐人,都能在此找到灵感与便利,让创作过程更加轻松愉快。 音乐音调发生器与电子技术的开发板制作交流。
  • MATLAB下数码
    优质
    本项目基于MATLAB平台,探索并实现数字音频信号处理技术,涵盖音符合成、音频效果设计及音乐创作自动化,为音乐制作提供创新方法。 一个完整的MATLAB GUI音乐合成器,具备添加包络、谐波以及输入乐谱并播放的功能。
  • 谱提取工具(编码hex文件)
    优质
    本工具专为音乐创作与制作设计,能够高效地从音频中提取高质量的音乐乐谱,并自动生成对应的音乐编码hex文件,便于进一步编辑和播放。 音乐乐谱提取软件可以生成音乐编码hex文件。
  • 16进制代码工具
    优质
    这是一款基于16进制代码的音乐创作软件,用户可以通过编写特定的编码来生成旋律、节奏和音效,为音乐制作开辟了新的创意途径。 可以使用此工具在单片机上操作蜂鸣器播放音乐。通过输入乐曲的简谱,可以获得对应的16进制代码。这种方法既方便又快捷,能够得到你想要的所有音乐的代码。
  • 基于Keras框架实现
    优质
    本项目采用深度学习框架Keras构建神经网络模型,旨在通过分析现有乐谱数据来自动生成新颖的音乐作品。 使用RNN或LSTM模型训练数据以生成音乐序列,并采用Keras框架进行实现。在处理音乐数据的读取与写入方面,则利用了Python中的MIDI库。当不加入L-system系统时,可以生成基础的音乐序列;而若加入L-system后,则能够进一步生成包含和弦分解在内的复杂序列。
  • 利用Python和Wav2CLIP及VQGAN-CLIP为任意歌曲创建AI视频
    优质
    本项目运用Python结合Wav2CLIP与VQGAN-CLIP技术,实现从任意歌曲自动生成创意音乐视频,探索音频到视觉内容的创新转换方式。 使用 Wav2CLIP 和 VQGAN-CLIP 可以从任何歌曲生成 AI 制作的音乐视频。基本代码基于 VQGAN-CLIP 音频的 CLIP 嵌入,而音频的 CLIP 嵌入则来自 Wav2CLIP。有关该机制的技术论文描述可以在提供的存储库中找到,并且更多详细信息请参考 README.md 文件。
  • 集电子琴与盒于一体器 Quartus VHDL EDA
    优质
    Quartus VHDL EDA是一款创新的音乐生成工具,它结合了电子琴和音乐盒的特点,利用VHDL编程语言在EDA平台上实现音乐创作与演奏。 我使用VHDL语言编写了一个集电子琴与音乐盒功能于一体的音乐发生器,并在Quartus 5.0环境下成功编译下载。所用的开发板我已经记不清了,但可以肯定的是这个设计非常好用且价格实惠、性能稳定。希望你也能够顺利实现并享受它带来的乐趣。