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深度学习创作音乐

深度学习是一种机器学习方法,可以用于各种各样的应用,包括音乐创作。在本文中,我们将探讨如何使用深度学习来创作音乐,以及如何使用 Python 和 TensorFlow 来实现它。

首先,让我们来了解一下深度学习是如何工作的。深度学习模型是一种由神经元组成的人工神经网络,这些神经元与人类的神经元类似,它们可以自学习,以便能够处理大量的数据并从中提取出有用的信息。在音乐创作中,我们将使用这些模型来生成新的音乐

接下来,我们需要准备我们的数据集。我们可以使用 MIDI 文件作为我们的数据集,因为 MIDI 文件包含了音乐的音符和时值信息。我们可以使用 Python MIDI 库来读取和解析 MIDI 文件。

pip install python-midi

读取 MIDI 文件的代码如下:

import midi

pattern = midi.read_midifile("example.mid")

接下来,我们需要将 MIDI 文件转换为计算机可以理解的数字表示。我们将使用 Pypianoroll 库将 MIDI 数据转换为二进制矩阵。该库提供了一种简单的方法来可视化音乐矩阵

pip install pypianoroll

将 MIDI 文件转换为矩阵的代码如下:

import pypianoroll

multitrack = pypianoroll.Multitrack("example.mid")
piano_roll = multitrack.get_merged_pianoroll()

现在,我们已经准备好了我们的数据集,接下来是训练我们的深度学习模型。我们将使用 TensorFlow 2.0,这是一种领先的深度学习框架,使得构建和训练深度学习模型变得更简单。

pip install tensorflow

创建一个神经网络模型很简单。我们将使用 Keras API,它是 TensorFlow 的高级API,使模型构建变得更加容易。我们将使用 LSTM(长短期记忆网络)模型,这是一种流

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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音频降噪与增强-火山引擎
自研的基于深度学习的回声消除/噪声抑制算法,更强抑制能力更高保真度。针对音乐场景优化,保证人声和背景音乐无损伤的情况下,更大程度地噪声抑制
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降噪/去混响/去啸叫-V3版本
简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间因距离过近等问题导致能量发生自激,产生啸叫。例如话筒与音箱同时使用,音响系统重放的声音能够通过空间传到话筒。SAMI利用基于深度学习的反馈抵消(Feedback Cancellation)算法来对啸叫进行抑制。 去混响:(Speech D...

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简介 自研基于dsp算法和深度学习的回声消除、噪声抑制、声音增强,兼顾强降噪与高保真。针对不同场景,采取精准优化措施,尤其在音乐场景下,可以在保证人声和背景音乐无损伤的前提下,更好地抑制噪声。 接入指引 授权音频降噪与增强能力集需要使用离线功能授权,在调用具体接口之前需要先申请appkey和token;具体授权的细节见 授权介绍 集成指南SDK集成指南 接入指南名词解释具体的算法有:使用详见对应接口的文档 降噪/去混响/去啸叫 ...

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音乐理解-火山引擎

利用音乐作为触点,连接音乐生产端和消费端,在消费端通过多模态的探索满足创作需求。包括智能生成音乐标签、音频检测、节拍检测、副歌检测、音乐智能延长以及音乐转MIDI

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音视频技术如何为元宇宙提供全真稳的全新体验之漫话腾讯云音视频 | 社区征文

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