有条件的U网火炬 有条件的U-Net的非官方pytorch实现 消息 此模型的已发布。 安装 conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install -c conda-forge ffmpeg librosa conda install -c anaconda jupyter pip install musdb museval pytorch_lightning effortless_config tensorboard wandb pydub pip install https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning/archive/0.9.0rc12.zip --upgrade 评价结果 姓名 control_input_dim control_n

歌词条件下的神经旋律生成（在演示）。 2020年9月19日，@@@：可以从下载完整的歌词旋律源。 2020年9月17日，@@@：更新了读者的答案，并发布了此工作的更新版本在多媒体计算中ACM交易接受了共享通信与应用（TOMCCAP），2021年。@ 2020年2月14日：发布了用于歌词生成的常规LSTM-GAN编码， 为 如果您使用我们的歌词旋律数据集和歌词嵌入（包括在我们的歌词数据集中经过专门训练的跳码mdoel和BERT模型），请引用我们的论文“用于从歌词生成旋律的有条件LSTM-GAN”，网址为 ，在2021年被ACM多媒体计算通信和应用交易记录（TOMCCAP）接受。您可以找到我们在本文的主观评估中使用的12种旋律（melodies_experiment.zip）。 这12种旋律分别通过基线方法，LSTM-GAN和基本事实生成。 -基线方法：bas1-4--; --LSTM-GA

这是太阳能采集预测算法的主流算法，WCMA。用的是matlab进行仿真的