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潮汐媒体下载器 «Tidal-Media-Downloader»是一个应用程序，可让您从Tidal下载视频和曲目。 它支持两个版本：tidal-dl和tidal-gui。 （此存储库仅包含tidal-dl，并且该发行版不是最新的gui版本。） || :television: 安装 名称 平台 安装 潮汐 视窗 潮汐-dl（CLI） Windows \ Linux \ Macos \安卓 pip3 install tidal-dl --upgrade 续订周期：每月一次。 （25日至30日） :satellite_antenna: 电报 ：反馈 频道：通知新版本 :robot: 特征 下载专辑\曲目\视频\播放列表\艺术家专辑 将元数据添加到歌曲 可选的视频分辨率和音轨质量 :computer_disk: 用户界面 :hot_beverage: 支持 如果您真的喜欢我的项目并希望支持我，则可以给我买一杯咖啡，然后为该项目加注星标。 :birthday_cake: 贡献者 这个项目的存在要归功于所有的贡献者。 :artist_palette: 图书

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当音乐遇上AI | | TF的官方实施文件：“样式条件音乐生成” ICME 2020（口头） 2020年3月18日发行。 描述 这是与音乐系（马来亚大学）合作的作品。 它对“变奏自动编码器”（VAE）的原始公式进行了改进，使用户可以调节由模型生成的音乐的创作风格。 在我们的实验中，我们在巴赫合唱（JSB）和西方民间音乐（NMD）上训练了我们的模型。 在生成时，用户可以指定模型来生成巴赫或民乐风格的音乐。 实验中使用的数据集可以从 ， 和下载。 好奇我们的模型产生的音乐听起来如何？ 随时访问并留下您的反馈。 依存关系 的Python 3.6.8 张量流（gpu）1.15.0 张量流概率0.8.0 漂亮的midi 0.2.8 在Ubuntu 16.04上测试。 运行代码 设置 检查数据集文件夹中的dataset.py ，并为MIDI文件放入正确的文件夹路径。 根据需要更改火车/

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 结果 解释不同的模型和实验。 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 以了解更多信息） Numpy（应该与TensorFlow一起安装） 御堂（MIDI图书馆） Tqdm（用于不错的进度条） OpenCv（很抱歉，没有简单的方法可以使用python 3安装它。它主要用作可视化工具来打印钢琴卷，因此是非常可选的。所有OpenCv调用都包含在i