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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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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文章目录循环神经网络RNN与Pytorch实现1、循环神经网络（RNN）是什么（1）简介（2）RNN网络结构2、 RNN如处理成不定长输入?3、训练RNN实现人名分类 循环神经网络RNN与Pytorch实现1、循环神经网络（RNN）是什么（1）简介循环神经网络的英文名为 Recurrent Neural Networks ，简称为，这里最关键的就是**“循环”**，通过可以处理不定长输入的模型，
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2023-11-24 13:34:46
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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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参考文章：知乎 - tf.nn.dynamic_rnn 详解 简单提一下，用TensorFlow实现RNN系列结构，基本就是定义一个cell，然后调用一个RNN函数，就获得输出了。而且，cell定义成什么类型基本就是什么类型的RNN了。 一、TensorFlow关于RNN函数的定义tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
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2024-03-23 13:27:38
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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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1.引言在图像处理中，目前做的最好的是CNN 自然语言处理中，表现比较好的是RNN 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要循环神经网络？ 原因很简单，无论是卷积神经网络，还是人工神经网络，他们的前提假设都是：元素之间是相互独立的，输入与输出也是独立的 循环神经网络，他的本质是：像人一样拥有记忆的能力。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。2.RNN结构：RNN中的结构细节：1.可
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2024-06-18 17:40:00
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在前面的内容里，我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程，这一小节里，我们将用TensorFlow实现简单的RNN，并且用来解决时序数据的预测问题，看一看RNN究竟能达到什么样的效果，具体又是如何实现的。 在这个演示项目里，我们使用随机生成的方式生成一个数据集（由0和1组成的二进制序列），然后人为的增加一些数据间的关系。最后我们把这个数据集放进RNN里，让RNN去学习其中的关系，实现二进制
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2024-07-12 19:01:04
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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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一、准备电脑一台、python。首先使用pip安装winsound：pip install winsound接下来，就开始我们的正文。（当然，这篇文章正文会很短）二、正文此处，我以《平凡之路》为例因为全写成winsound.Beep(262,m)的形式很容易错，所以我在这里首先规定了一些函数，后面直接调用函数。def do(m):
winsound.Beep(262,m)
def re(m):
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2023-07-02 15:29:33
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用Python实现音频卷积，并制作一个简单的HRTF效果作为一个刚刚入门Python的小白用户，写出这篇文章还是废了我很大的力气，不过幸运的是，在网上到处东拼西凑，我还是把它给做出来了。 废话不多说，直接开始（入门向）：音频卷积我的Python版本是2.7.13，先安装必需的库：pip install scipy导入库：from scipy.io import wavfile
from scipy
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2023-08-10 05:06:28
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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2018/3/28 11:58
# @Author : Song_Nan
# @Software: PyCharm
import sys,glob
import Queue,time
import shelve,json
import requests,os,random
import codecs,Queue,mp3play
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2024-06-24 10:20:02
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解读tensorflow之rnn：该开始接触RNN我们都会看到这样的张图： 如上图可以看到每t-1时的forward的结果和t时的输入共同作为这一次forward的输入所以RNN存在一定的弊端，就是如果输入足够的长，因为每一次forward都会带有之前数据的信息，就会使效果变差：“张三走了！天气也不错，我要去打篮球。”这句话的重点肯定在于天气不错所以我去打球，而不是因为张三走
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2024-04-01 12:53:54
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一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测.本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向左处理加数序列.和的某一位不仅与加数的当前位有关, 还与上一位的进位有关.词语的含义与上下文有关, 未来的状态不仅与当前相关还与历史状态相关.
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2023-08-11 14:07:43
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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]
（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--
&nbs
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2023-11-08 19:41:37
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外来库：PysynthPySynth — A Music Synthesizer for Pythonhttps://mdoege.github.io/PySynth/#d音色有多种，取决于不同模块。这里不过多赘述。上 代 码 文件（1）melody.py# coding:utf-8
"""
----------------------------------
* author
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2024-05-14 13:39:30
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RNN循环神经网络RNN基本形式一、 nn.RNN1、基础RNN2、2 layer RNN如下所示，带入上面知识理解二、nn.RNNCell1、基本RNNCell2、2 layer RNNCell RNN基本形式 RNN是用来处理带有时间序列的信息的，每一个时间段采用一个Cell来存储这个时间段之前的所有信息，即h0。 最一开始需要我们初始化建立一个h0表示在输入数据前起始的Cell状态，然后该
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2023-06-16 09:53:13
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