TensorFlow音乐简介 该存储库包含的所有代码和软件实验室。 运行实验室 现在，要运行实验室，请在Colab上打开Jupyter笔记本。 导航到“运行系统”选项卡->“更改运行系统类型”。 在弹出窗口中，在“运行时类型”下选择“ Python 3”，在“硬件加速器”下选择“ GPU”。 浏览笔记本并填写#TODO单元格，以获取用于自己编译的代码！ MIT深度学习套件 您可能会注意到，在实验室中，我们从Python软件包存储库安装了mitdeeplearning python软件包： pip install mitdeeplearning 该软件包包含我们在整个课程中使用的便捷功能，并且可以像其他任何Python软件包一样导入。 >>> import mitdeeplearning as mdl 我们在每个实验室中都为您执行此操作，但是该软件包也是在同一许可证下开源的，因此您也

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

和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息