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pop2piano

Transformer模型将流行乐音频转化为钢琴翻版

Pop2Piano借助Transformer网络,直接从流行音乐音频波形生成钢琴改编。该方法省略传统的旋律和和弦提取步骤,通过基于T5的编码器-解码器架构,采用高效的音频处理和自动回归方法生成MIDI文件。不仅适合处理韩流音乐,同样适用于西方流行乐与嘻哈音乐。

pianotrans - 钢琴录音转MIDI工具 支持高精度转录和踏板效果
ByteDanceGUIGithubMIDI多平台支持开源项目钢琴转录
pianotrans是一个基于ByteDance钢琴转录系统的图形界面工具,可将钢琴录音或视频转换为包含踏板信息的MIDI文件。支持Windows、Linux和macOS系统,提供批量处理和GPU加速功能。这个工具为钢琴演奏的数字化和分析提供了便捷解决方案。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
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。
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。
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。
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。
discogs-maest-30s-pw-129e - 基于Transformer架构的音乐音频分析模型
GithubHuggingfaceMAESTPASST开源项目模型音乐分析音乐风格分类音频分类
本项目使用基于Transformer架构的MAEST模型进行音乐分析,利用来自Discogs的公开元数据进行多达400种音乐风格的分类。该模型在音频分类、情感识别等方面表现突出,尤其在中间层的特征提取中效果显著。适用于音频分类任务的用户,非一般音频分类使用。在Essentia和Transformers库的支持下,用户可以实现高效模型推断和下游任务性能提升。
musiclm-pytorch - Pytorch实现的音乐生成模型MusicLM
AudioLMGithubMuLaNMusicLMPytorch开源项目音乐生成
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。
tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成
GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成
Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。
NeuralSVB - NeuralSVB 基于深度学习的歌声美化系统
AI歌声美化GithubNeuralSVB开源项目深度学习语音处理音频生成
NeuralSVB是一个开源的歌声美化系统,基于深度学习技术自动优化歌唱质量。该系统通过分析和调整音高、音色和表现力,改善歌声效果。项目提供了训练代码、预训练模型和自建数据集PopBuTFy,为歌声合成技术的研究和开发提供了重要资源。
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