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musiclm-pytorch

Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM

MusicLM-Pytorch通过使用Google的新型SOTA音乐生成模型来生成音乐。该项目结合了文本条件的AudioLM和MuLan文本-音频对比学习模型。通过MuLaNEmbedQuantizer获取条件嵌入,用户可以在经过训练后,实现语义、粗粒度和细粒度的三种AudioLM转换器的音乐生成。项目包含详细的安装和使用指南,适合对AI音乐生成技术感兴趣的开发者。

audiolm-pytorch - 基于Pytorch的音频生成模型AudioLM
AudioLMEnCodecGithubPytorchSoundStream开源项目音频生成
AudioLM是一个基于Pytorch的音频生成模型,具有T5引导的文本到音频转换功能。该项目还兼容SoundStream和Facebook的EnCodec,并提供了多个音频编码和解码模块。用户可以通过完整的训练和使用流程,包括SoundStream、分层Transformer和基于文本条件的音频合成,来进行音频生成技术的研究和开发。
musicgen-large - 基于文本和音频提示的大规模AI音乐生成模型
GithubHuggingfaceMusicGenTransformer模型人工智能开源项目文本生成音乐模型音频合成
MusicGen-large是Meta AI开发的3.3B参数规模文本到音乐生成模型。该模型采用单阶段自回归Transformer架构和32kHz EnCodec分词器,能根据文本描述或音频提示生成高质量音乐。MusicGen支持文本和旋律引导音乐创作,为AI音乐研究开辟新途径。研究人员可通过Transformers或Audiocraft库使用MusicGen进行音乐生成实验。
AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统
AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成
AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统,基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型,支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受,并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理,或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。
musegan - 多轨乐器生成与伴奏的AI工具
GANGithubMuseGAN多轨道音乐开源项目深度学习音乐生成
MuseGAN项目致力于生成多轨乐器的复音音乐。通过使用Lakh Pianoroll Dataset进行训练,该模型可以从零开始生成音乐或为用户提供的轨道进行伴奏。最新版本使用3D卷积层处理时间结构,尽管网络规模较小,但可控性有所下降。项目支持PyTorch版本,并提供多个shell脚本用于实验管理和数据收集。生成样本存储为.npy、.png和.npz格式,可转换为MIDI文件进一步使用。
muzic - 一个关于 AI 音乐的研究项目
GithubMuzic人工智能开源项目深度学习音乐理解音乐生成
Muzic项目利用深度学习和人工智能技术,致力于音乐理解与生成的研究。涵盖符号音乐理解、歌词自动转录、歌曲创作、文本到音乐生成等功能,并引入AI代理实现多轨音乐生成。最新成果包括获奖的CLaMP和MuseCoco等工具,为音乐创作提供强有力的支持。
musicgen-small - 基于文本描述的AI音乐创作模型
GithubHuggingfaceMusicGen人工智能开源项目文本生成音乐模型深度学习音频合成
MusicGen-small是一个300M参数的AI音乐生成模型,可根据文本描述创作音乐。它采用自回归Transformer架构,基于EnCodec分词器训练,一次推理即可生成完整音乐。该模型支持多种音乐风格,适用于音乐创作研究。MusicGen-small提供简单接口,便于研究人员和爱好者探索AI音乐生成。然而,该模型也存在局限性,如无法生成真实人声。用户在使用时需注意其优势和局限性。
musiclang - Python音乐语言框架 实现智能编曲分析和预测
GithubMusicLangPython框架大型语言模型开源项目符号音乐音乐语言
MusicLang是一个Python音乐框架,实现了新型调性音乐语言。框架支持简便高效地加载、创作、转换和预测符号音乐。内置大型语言模型可预测乐谱发展。适用于快速生成音乐创意、符号音乐预测或修复,以及创建MIDI文件的可解释文本表示。为音乐创作和分析提供功能丰富的工具。
lp-music-caps - 音乐自动标注与描述生成技术
GPT-3.5GithubLP-MusicCaps开源项目跨模态编码器音乐标题生成音频到文本
LP-MusicCaps项目开发了一种音乐自动标注和描述生成的新方法。该方法首先利用GPT-3.5 Turbo将音乐标签转换为描述,然后训练跨模态模型实现音频到描述的直接生成。项目提供了开源预训练模型、数据集和演示,为音乐内容分析和检索领域提供了创新解决方案。
soundstorm-pytorch - 基于PyTorch的高效并行音频生成模型
GithubPytorchSoundStorm人工智能开源项目深度学习音频生成
SoundStorm是Google DeepMind开发的高效并行音频生成模型,本项目提供其PyTorch实现。该模型将MaskGiT技术应用于Soundstream的残差向量量化编码,采用Conformer架构。项目包含完整的训练和生成代码,支持原始音频处理和文本到语音转换。此实现整合了多个相关模型,旨在促进前沿语音合成技术的应用与研究。
audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览
AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成
Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型,展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源,为音频AI领域研究者和开发者提供参考。
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