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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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--
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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前言 深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理领域的应用取得了巨大成功，但是它通常在功能强大的服务器端进行运算。如果智能手机通过网络远程连接服务器，也可以利用深度学习技术，但这样可能会很慢，而且只有在设备处于良好的网络连接环境下才行，这就需要把深度学习模型迁移到智能终端。 由于智能终端CPU和内存资源有限，为了提高运算性能和内存利用率，需要对服务器端的模型进行量化处理并支持低精度算法。Te
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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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,5], dtype=tf.int32)print(a)print(a.shape)print(a.dtype)
原创
2022-05-08 13:57:44
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教程：使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器1. 环境配置2. 数据集处理2.1 获取数据2.2 生成list列表文件2.3 生成labels标签文件2.4 生成训练集与验证集2.5 生成TFRecord数据3. 下载预训练模型4. 训练模型4.1 读入数据4.2 构建模型4.3 训练5. 验证模型6. 可视化7. 模型导出7.1 导出包含模型体系的GraphDef7.2 冻
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2024-07-18 13:45:32
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核心定义：主要类：tf.train.Saver类负责保存和还原神经网络自动保存为三个文件：模型文件列表checkpoint，计算图结构model.ckpt.meta，每个变量的取值model.ckpt。其中前两个自动生成。加载持久化图：通过tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")加载持久化的图以下文章转载自：（零尾）-----------
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2024-07-31 21:11:42
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创建Tensorflow的模型在Android平台受到设备的限制，本身并不能训练模型，因此需要使用已有的模型。 在本文中将介绍如何将Tensorflow的模型转换成tflite模型，为Android设备可以使用。import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-04-11 14:48:07
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TensorFlow之tfrecords文件详细教程制作数据集思路：
将训练数据和测试数据生成tfrecords文件 为什么呢？ 这种文件以二进制进行存储，只占用一个内存块 对于大数据能够提高cpu效率
代码步骤
首先对数据进行处理 方便后面写入tfrecords文件
1：使用tf.python_io.TFRecordWriter('定义一个文件名')类 定义一个tfrecords 文件
2：
Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台(如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等)，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出(序列化)为一系列标准格式的文件。在此基
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2024-03-09 20:03:23
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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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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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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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趁着最近有点时间，花几天时间把tensorflow教程整理出来(红色表示没有完成)High level apis：estimators是一个高级接口，极大简化了机器学习的编程，它能够实现：训练，评估，预测，export for serving两种使用方法：1：使用pre-made estimators，2：自己写(custom) estimators 都基于（tf.estimator.
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2024-05-27 14:47:53
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在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化(主要是数据可视化)、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。tensorboard 是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及
# -*- 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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原理生成式对抗网络是一种无监督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN）GAN 中主要包括两个核心网络：1）生成器：通过学习，生成可以以假乱真的样本G2）判别器：对真实样本和生成的假样本进行判别D两个生成器进行博弈，相互进步，能力逐渐提高并收敛Gan的训练过程比较困难，需要注意很多细节，才可以生成高质量的图片：1）恰当使用BN，LeakyRelu2）使用stri
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2024-04-16 15:05:41
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