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基于Bi-LSTM和CNN-GAN模型生成不同年代古典音乐的Python Jupyter代码分享

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简介：
本项目利用Python Jupyter Notebook整合了Bi-LSTM与CNN-GAN技术，旨在合成具有不同时代特征的古典音乐作品，为音乐研究者提供创新的数据生成工具。 该项目旨在使用生成模型（Bi-LSTM 和 CNN-GAN）来创作古典音乐，并针对特定的古典音乐流派进行评估。同时，项目还致力于进一步探索人工智能在作曲领域的研究进展。数据集来源于一个公开资源库。 被训练和测试的四个音乐时代分别是巴洛克、古典、浪漫以及现代主义时期。项目的评估指标包括音高直方图、FID 分数、最近邻和调查等方法。推荐使用MuseScore软件来播放 MIDI 文件，它是一个免费且功能强大的乐谱编辑工具，可以将乐谱形式的音乐可视化，并能将 MIDI 文件转换为 mp3 格式。 更多详细信息，请参考相关文档中的README.md文件。

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  • 基于Bi-LSTM和CNN-GAN模型生成不同年代古典音乐的Python Jupyter代码分享
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    本项目利用Python Jupyter Notebook整合了Bi-LSTM与CNN-GAN技术，旨在合成具有不同时代特征的古典音乐作品，为音乐研究者提供创新的数据生成工具。 该项目旨在使用生成模型（Bi-LSTM 和 CNN-GAN）来创作古典音乐，并针对特定的古典音乐流派进行评估。同时，项目还致力于进一步探索人工智能在作曲领域的研究进展。数据集来源于一个公开资源库。 被训练和测试的四个音乐时代分别是巴洛克、古典、浪漫以及现代主义时期。项目的评估指标包括音高直方图、FID 分数、最近邻和调查等方法。推荐使用MuseScore软件来播放 MIDI 文件，它是一个免费且功能强大的乐谱编辑工具，可以将乐谱形式的音乐可视化，并能将 MIDI 文件转换为 mp3 格式。 更多详细信息，请参考相关文档中的README.md文件。
     
  • 基于CNN-LSTM的台风生成预测模型
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络与长短期记忆网络的创新模型，用于精确预测台风的生成过程。通过分析大量气象数据，该模型能够有效捕捉时空变化特征，为防灾减灾提供科学依据。 台风是一种极端天气现象，在每年夏季期间会对沿海城市的经济造成严重影响。准确预测台风的生成及其强度对于及时发布预警至关重要。尽管传统的基于流体力学理论的数值预报模型在一定程度上能够进行预测，但它们难以精确地评估台风的实际强度。一些研究试图采用机器学习技术来改进台风形成的预测及强度估计，然而这些方法并未充分考虑气象变量之间的时空联系。 在此背景下，我们提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆模型（LSTM）的混合架构——即CNN-LSTM模型，以捕捉大气与海洋参数在空间维度上的相互作用以及台风路径中特征的时间序列变化。我们的方法利用了3D卷积神经网络来分析三维气象数据的空间结构，并通过2D卷积神经网络识别二维平面上的数据模式；同时运用LSTM架构处理时间维度的信息。 经过一系列实验验证，我们所提出的CNN-LSTM混合模型在三个不同的数据集上均表现出色，优于包括官方组织常用的传统数值预测方法、统计学预测手段以及基于机器学习的现有技术。
     
  • Python基于LSTM的时序预测代码及模型分享（超95分）.zip
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    本资源包含使用Python和LSTM神经网络进行时间序列预测的完整代码和训练模型。适用于初学者学习与实践，准确率超过95%，可直接运行分析。 该资源提供了一个完整的Python代码包，用于基于LSTM神经网络的时间序列预测。此包包括数据清洗、特征提取、模型构建及预测的全部步骤，并且可以直接下载使用而无需任何改动或额外配置以确保其能够正常运行。
     
  • 基于LSTM与CNN的音乐流客户流失预测模型
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    本研究提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的新型预测模型，专门用于分析音乐流客户的使用行为数据，并有效预测客户流失风险。该方法能够识别时间序列中的复杂模式以及特征之间的空间关系，为音乐服务平台提供精准的风险管理策略支持。 对于公司而言，准确预测客户流失是实现持续发展的关键因素之一。此前的研究已经应用了多种机器学习方法来预测这一现象。然而，通用模型未能充分利用时间序列数据的特性。为了解决这个问题，我们提出了一种结合长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的新模型，并在这些层之间建立了跨层连接。该模型能够同时捕捉潜在的时间顺序信息以及从时间序列特征中提取出的重要局部特征。 此外，我们还引入了一个通过训练XGBoost模型来生成新特征的方法，这些建立于现有数据之上的新特征能进一步提高预测的准确性。实验结果表明，在实际应用的数据集上，我们的方法相较于其他对比模型展现出了更优越的表现力和效率。
     
  • CoupletAI：结合CNN、Bi-LSTM和Attention的自动对联模型
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    CoupletAI是一款创新的文字生成工具，它融合了CNN、Bi-LSTM与Attention机制，能够自动生成高质量的对联作品，为用户带来独特的文学创作体验。 本项目使用PyTorch实现了一个自动对联系统，并支持多种模型。通常情况下，给定一句话生成另一句话属于序列生成问题。为了适应上下联字数不同的特点，我们将这个问题转化为序列标注问题，即用下联去标注上联。 该项目依赖于Python 3.6+和pytorch 1.2+版本（可选使用烧瓶）。数据集包含超过70万条对联记录（大小约26MB）。 **使用方法：** - 解压下载的数据集到当前目录中，解压后的文件夹名称为couplet。 - 运行preprocess.py进行预处理操作。 - 使用main.py [-m model type]命令来训练模型。 - 通过clidemo.py <-p model path>在控制台运行AI对联功能。 - 或者使用webdemo.py 在Web端展示AI生成的对联。 有关命令行参数的具体说明，请参阅项目文件内的文档。你也可以根据需要，在module/model.py中定义自己的模型结构。
     
  • 不同模型在光伏功率预测中的误差分析：LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM及PSO-CNN-LSTM比较
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    本文对比了LSTM、CNN-LSTM、PSO-LSTM和PSO-CNN-LSTM四种模型在光伏功率预测中的表现，深入分析了各自产生的误差原因。 本段落对比分析了基于LSTM（长短期记忆网络）、CNN-LSTM（卷积神经网络与长短期记忆网络结合）、PSO-LSTM（粒子群优化算法与LSTM结合）以及PSO-CNN-LSTM（粒子群优化算法与CNN-LSTM结合）的光伏功率预测算法在误差评价指标上的差异。具体而言，这些评价指标包括均方根误差(RMSE)、平均平方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对百分比误差(MAPE)，用于评估各模型的精度。 LSTM预测结果如下： - RMSE = 8.2496 - MSE = 68.0566 - MAE = 5.1832 - MAPE = 0.29202 CNN-LSTM预测的结果为： - RMSE = 0.98212 - MSE = 0.96457 - MAE = 0.72943 - MAPE = 0.039879 最后，PSO-CNN-LSTM算法的预测结果如下： - RMSE = 0.68696 - MSE = 0.32698 - MAE = 0.66369 - MAPE = 0.019963 通过上述数据对比，可以看出PSO-CNN-LSTM算法在光伏功率预测中的误差评价指标表现最优。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码（适用于2020版）
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    本段介绍基于CNN-LSTM-Attention模型的分类预测Matlab代码，专为Matlab 2020版本设计，适用于处理复杂时间序列数据，提升预测准确率。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的分类预测模型在Matlab 2020版本及以上中实现，适用于多特征输入单输出的二分类及多分类任务。代码详细注释，便于用户直接替换数据进行使用。该程序能够生成分类效果图、迭代优化图以及混淆矩阵图。
     
  • 基于LSTM模型的古诗词生成算法与系统实现
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    本研究提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的古诗词生成算法，并实现了相应的古诗词创作系统。该系统能够自动生成风格优美、韵律和谐的古典诗歌作品，为传统文化的传承与发展提供了新的技术手段。 近年来，在利用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）进行古诗自动生成的研究取得了显著进展。然而，RNN 存在梯度问题，导致其无法有效处理时间跨度较长的序列数据，并且不具备长期记忆存储功能。随后出现的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）方法，在一定程度上解决了 RNN 的这一缺陷。 本段落将LSTM 应用到古诗自动生成技术中，并通过使用sparse_categorical_crossentropy损失函数和Adam(lr=0.002)优化算法对模型进行调优。最后，利用 Flask 技术设计了一个 Web 界面，使得用户可以根据提示词生成不同结构的五言律诗、七言绝句及藏头诗。 实验结果表明，在古诗自动生成方面，LSTM 模型相较于传统的 RNN 模型能产生更高质量的作品。首先，我们设计并实现了基于 LSTM 的诗歌生成模型，包括模型架构的设计、参数的选择以及训练过程的优化。然后根据用户输入的相关条件，调用相应的模型来生成所需的诗句，并通过 Flask 技术将这些诗展示在前端界面中供用户阅读和欣赏。
     
  • 基于Python的音乐网音乐播放器程序源码分享
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    本项目提供了一个使用Python编写的音乐播放器程序的完整源代码，支持在网易云音乐平台上进行歌曲播放、暂停、切换等操作。 在音乐播放器的导航栏中，“排行榜”超链接点击后会显示歌曲排行榜。“曲风”超链接被单击则展示不同语言的歌曲列表；而“歌手”一栏点击，则会列出所有歌手的名字。 对于甜橙音乐网，用户可以通过顶部的“登录”按钮进入登录页面实现账号登陆功能。如果尚未注册账户，则需要先进行会员注册操作以获取访问权限。管理员使用特定账号登录网站后，将鼠标悬停在用户名上时会出现“后台管理”菜单选项；点击该选项可以进入到歌手管理和歌曲管理等功能界面。 当用户想要新增一位歌手信息，在对应的页面中填写歌手图片路径（例如1.jpg），并且把相应的图片文件拷贝至指定的服务器目录下：“OnlineMusic\app\static\images\artist”，以便于网站后台进行处理和展示。同样的，若想上传新歌曲，则需要在“新增歌曲”功能栏内输入正确的mp3文件地址，并将该音频文件复制到特定路径（如“OnlineMusic\app\static\images\song”）中。 以上操作步骤的具体细节可以在项目文档中进一步查看。
     
  • 基于TensorFlow的LSTM、CNN、SVM和MLP语音情感识别代码.zip
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    这段代码资源包含了使用TensorFlow实现的多种机器学习模型（包括LSTM、CNN、SVM及MLP）来执行语音情感识别任务，旨在帮助研究者快速搭建实验环境。 使用 LSTM、CNN、SVM 和 MLP 进行语音情感识别，并采用 Keras 实现。通过改进特征提取方法，将识别准确率提升至约 80%。 开发环境： - Python 版本：3.8 - 深度学习框架：Keras & TensorFlow 2