DeepMIR

台大音乐AI课程材料，跟着讲义和代码从零玩转音乐分析与生成

开源 free 学习教育

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GitHub 星标 ★ 249

维护状态活跃

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定价模式 free

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项目数据

分类学习教育

开发团队affige

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/affige/DeepMIR

定价模式free

价格说明开源免费教学材料

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开源协议NOASSERTION

主要语言

技术栈/模型

GitHub 星标★ 249

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上线时间2023-09-07 00:00:00

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收录时间2026-10-12

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项目介绍

DeepMIR 是台湾大学开设的《深度学习用于音乐分析与生成》课程的教学材料合集，面向希望将深度学习技术应用于音乐信息检索（MIR）的学习者。项目围绕音乐分析（如节拍检测、和弦识别、音高估计）与音乐生成（如旋律生成、音频合成）两大方向，提供课程讲义、代码示例和作业实践。它解决的是音乐 AI 领域入门资料零散、理论与代码脱节的问题，让学习者能沿着课程脉络系统掌握从音频特征提取到生成模型（如 RNN、VAE、GAN）的完整流程。核心能力包括：结构化的课程大纲、可运行的示例代码、配套数据集说明以及作业设计，适合自学或教师参考。整体偏向教学而非生产级工具，代码以演示和练习为主，强调理解原理与动手实现。