1.本项目基于Google的Magenta平台，它采用随机森林分类器来识别图片的情感色彩，接着项目使用递归神经网络（RNN）来生成与图片情感相匹配的音乐，最后通过图形用户界面（GUI）实现可视化结果展示。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Magenta环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。其中数据集MIDI下载地址为http://midi.midicn.com/，数据集图片在花瓣网收集获取地址为https://huaban.com/boards/60930738/。音乐模型包含欢快和安静两类MIDI文件各100个，图片包含欢快和安静两类各250张，格式为.jpg；模型构建部分包括图片情感分析和复调音乐模型；在定义模型架构和编译之后，使用训练集训练模型，使模型对图片的情感进行分类。 博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134014454

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Magenta利用机器智能生成音乐 Windows 打包应用程序 可执行文件 对于不会使用github的人来说更加好用 官网： https://magenta.tensorflow.org/studio/standalone 因为网址在国外下载速度特别慢 可以使用IDM解析下载链接下载 这里分享我下好的 需要的自取哦

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Magenta: 利用机器智能生成音乐 Magenta 是 Google Brain 团队的一个项目，它提出以下问题：我们能否使用机器学习来创作引人入胜的艺术和音乐？ 如果是这样，如何？ 如果没有，为什么不呢？ 我们将使用 TensorFlow，并将在此 GitHub 上以开源形式发布我们的模型和工具。 我们还将发布演示、教程博客帖子和技术论文。 如果您想了解 Magenta 的发展情况，可以阅读我们的博客或加入我们的讨论组。 安装 Python Pip Magenta 维护了一个易于安装的 pip 包。 我们建议使用 Anaconda 来安装它，但它可以在任何标准 Python 2.7 环境中工作。 这些说明将假设您使用的是 Anaconda。 自动安装如果您运行的是 Mac OS X 或 Ubuntu，您可以尝试使用我们的自动安装脚本。 只需将以下命令粘贴到您的终端中即可。 curl https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/magenta/master/magenta/tools/magenta-install

本系统根据用户给定的道路网的结点和路段，自动生成道路网，并能很好的自动生成弯道，三叉路口，十字路口