制作这个播放器的目的是为了将下载下来的mp3文件进行随机或是顺序的播放。选择需要播放的音乐的路径，选择播放方式，经过测试可以完美的播放本地音乐。在开始之前介绍一个免费下载mp3音乐的网站，有需要的可以下载自己喜欢的音乐。当然有各大音乐平台会员的大佬就不需要了。http://music.y444.cn/#/缺少音乐素材的可以去免费下载即可，准备好音乐素材后将其放到一个文件夹下面即可。在应用实现过程中
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2023-11-18 19:38:06
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上次跟着Tensorflow的官方教程，用tensorflow写了一遍后，觉得不太习惯tensorflow的风格，于是用pytorch再写了一遍，熟悉了pytorch的基本代码流程本文主要为了熟悉pyTorch机器学习的代码一般格式，在音乐生成的模型上有很多不合理的操作，所以结果也不太好。先粘一段上一篇博客的内容安装用的目前最新版pyTorch，也就是1.10.2 使用pretty_midi库来读
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2023-12-09 09:31:52
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背景：这个项目指的是Lambda学校的Lambda实验室，在这个实验室里，学生们花费了过去5周的时间来构建生产级的web应用程序，其中一些人利用机器学习模型作为后端的一部分。我们小组的任务是开发一个应用程序，根据他们的情绪，不推荐版权音乐。我是数据科学团队的一员，该团队使用Python和Django等工具实现了后端。如果你想看成品退房moodibeats在那里，你会发现1000多个免费音乐目录
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2024-08-29 08:05:31
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好听又好看的图片+音乐形式的歌曲视频，简单3步快速搞定，手把手教你具体制作歌曲视频的方法。用到的制作歌曲/音乐视频的工具是数码大师，新手或小白可以很快做好，因为它有很多转场模板而且插入图片、视频、音乐或歌词都很方便。想要亲手制作一份具有纪念意义的歌曲/音乐视频，就不要错过这篇经验分享哦。第一步：插入视频或图片打开数码大师后，选择“视频相册”功能，可以看到面板上有“插入片头/片尾”和“相片间插入视频
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2024-08-27 15:17:26
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PyTorch 是一个开源深度学习平台，提供了从研究原型到具有 GPU 支持的生产部署的无缝路径。解决机器学习问题的重要工作是准备数据。 torchaudio充分利用了 PyTorch 的 GPU 支持，并提供了许多工具来简化数据加载并使其更具可读性。 在本教程中，我们将看到如何从简单的数据集中加载和预处理数据。 请访问音频 I/O 和torchaudio的预处理，以了解更多信息。对于本
（一）软件功能实现两个功能：根据主题生成歌词和辅助写歌词根据用户给定的主题生成一段歌词，歌词表达要流畅，语句通顺，押韵提供相关的词语和句子供用户选择，使用户在帮助下完成歌词创作核心模型主题生成首句模型-相似度计算 + 基于SIF加权的word2vec模型首句生成整段歌词模型-基本的Seq2Seq模型和双向Decoder + beam search的改进模型(二) 核心模型A. 主题生成首句模型--
AIGC（人工智能生成内容）技术最近在音乐创作领域取得了显著的进展。这种生成音乐的方式，不仅可以为音乐创作带来新的灵感，还为相关产业开辟了新的可能性。然而，如何有效地利用这一技术，设计出可以生成高质量音乐的系统？在此博文中，我们将详细回顾这个过程。
关于AIGC生成音乐的背景信息，可以通过如下流程图来理解其发展历程和趋势：
```mermaid
flowchart TD
A[音乐创作]
AI时代，有最强问答ChatGPT,有文本生成图像的Stable Diffusion,Midjourney，当然也少不了AI生成和修改音频的各种工具，我们整理出其中最具影响力的，并且可能最用得上的一些收录到效果如下登录后可一键保存所有网址到我的收藏，当然不登录也是完全正常访问和查看的。可以完全自由免费的管理超过20000多个网址，让收藏夹的网址不再吃灰，同时还是实时发现更多精彩网站集合。详细介绍每
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2024-05-21 14:15:39
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翻译自官网教程:SEQUENCE-TO-SEQUENCE MODELING WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT本文是关于如何使用nn.Transformer模块训练序列到序列(sequence-to-sequence)模型的教程。PyTorch 1.2 发布版包括了基于论文Attention is All You Need的标准transformer模块。这个tra
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2023-12-29 22:48:38
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# coding=utf-8
import torch.autograd
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
from torchvision import transforms
from torchvision import datasets
from torchvision.utils import save_im
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2023-09-03 11:03:29
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一.简述在PyTorch中，生成器（Generators）是一种用于定义和训练生成对抗网络（GAN）的模型组件。GAN是一种无监督学习算法，通过训练一个生成器和一个判别器模型来生成与真实数据相似的新样本。生成器模型负责生成假样本，其目标是生成与真实数据尽可能相似的样本。在PyTorch中，通常使用神经网络模型作为生成器。生成器接收一个随机向量（通常称为噪声向量）作为输入，并生成一个与真实数据相似的
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2023-10-19 06:58:32
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目录背景准备安装mingus下载并配置fluidsynth下载soundfont文件分析乐谱格式乐谱解析弹奏音乐添加伴奏保存音乐完整程序背景笔者什么乐器也不会，乐理知识也只有中小学音乐课学的一点点。不过借助Python，调用编曲家常用的MIDI程序库，也能弹奏出一些简单的音乐，以下是笔者的一些心得。准备安装mingus首先是安装Python库，我选择的是mingus，它的优点是教程写的很详细，而且
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2024-07-22 14:35:46
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# AI音乐生成代码 Python 实现教程
## 简介
在本教程中，我将教会你如何使用 Python 实现 AI 音乐生成。Python 是一种功能强大且易于使用的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。我们将使用 Python 中的一些库来实现这个功能。
## 流程
下面是实现 AI 音乐生成的整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 收集音乐
原创
2023-07-22 00:53:41
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前言音乐数据不同于图片数据，其节拍和速度的变化会严重影响数据集的构建，而如今并没有稳定且高效的方法来对节拍和速度来进行读取，大部分较为可靠的方法都无法对音乐行进过程中出现的节拍和速度变化作出响应，更何况网上流传的MIDI数据本身质量参差不齐，参考价值本身不高。针对以上困难，我大胆提出手动提取音乐数据的想法。手动扒谱与自动构建数据集相比难免会消耗大量的时间，但是可靠性显著提升，用起来会感觉更加安心。
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2024-09-03 09:10:48
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自制系列二它来了。如果在制作过程中有如何问题你都可以私信我，我会答复你的。今天中秋节，首先祝大家中秋节快乐！因为没什么礼物送给大家，所以在这里给大家安利一份简易版QQ音乐的制作，过程很简单，每个人都能学会。下面将是制作步骤了：先建好目录如下： source文件夹里存放如下：下面就是把代码复制到相应的目录中：QQ音乐播放器.html<!DOCTYPE html>
<ht
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2023-12-06 20:42:00
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# 教你如何使用PyTorch生成PB
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备PyTorch模型) --> B(导出ONNX模型);
B --> C(使用onnx-tf将ONNX转换为TensorFlow模型);
C --> D(保存PB模型);
```
## 教程
### 1. 准备PyTorch模型
首先，你需要有一个在PyT
原创
2024-06-21 03:48:05
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1. 包
import 模块名
这个包首先在当前目录找。
每个模块中可以用__name__判断是否为__main__来运行程序
创建包pack，建立一个文件夹然后创建__init__.py
import pack.filename
pack.filename.f()
引用包重命名 import pack as newname
from cal import * #这样使用不用加包名
from sy
# PyTorch中的Forward生成：基础概念与示例
在深度学习框架中，PyTorch以其灵活性和易用性著称，尤其是在模型的前向传播（forward）过程中。前向传播是神经网络推理的核心，是通过输入数据计算模型输出的过程。本文将深入探讨PyTorch中的前向传播生成机制，并提供相关的代码示例，以帮助读者理解这一概念。
## 什么是前向传播？
在神经网络中，前向传播是数据从输入层传递到输出
# 如何实现 Pytorch 生成模型
生成模型在深度学习中是一个热门的话题，常用于图像生成、文本生成等领域。对于刚入行的小白来说，可能会对如何实现一个简单的 Pytorch 生成模型感到困惑。本文将带你一步一步了解如何构建一个基本的生成模型，并展示完整的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们列出实现 Pytorch 生成模型的整体流程。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch生成递增数据的完整流程
在这一篇文章中，我们将一起学习如何使用PyTorch生成递增的数据。目标是让你理解这个过程的每一个步骤，并掌握代码的实现方式。整个过程将通过一个简单的示例来展示，我们会逐步解释每一个环节，确保你能够跟上。
## 一、流程概述
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | -----
