tegridy-tools

用 NLP 技术让 MIDI 音乐自动生成与风格迁移

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署音频音乐 🍴 复刻 19 👀 关注 4

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 118

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源工具包，Apache-2.0许可，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

tegridy-tools 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐

开发团队asigalov61

官网地址https://github.com/asigalov61/tegridy-tools

GitHubhttps://github.com/asigalov61/tegridy-tools

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源工具包，Apache-2.0许可，完全免费，需自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型architectures,artificial-intelligence,artificial-intelligence-systems,computer-music,deep-learning,markovify,midi,midi-classification,midi-processing,midi-processor,midi-search,midi-toolkit,music,music-generation,music-origami,nanogpt,nlp,plagiarism-detection,raspberry-pi,symbolic-music

GitHub 星标★ 118

上线时间2020-12-26 00:00:00

代码更新2026-10-19

仓库体积197.5 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

tegridy-tools 是一个面向符号音乐（MIDI）的 NLP 与人工智能工具包，旨在用自然语言处理技术处理音乐序列数据。它解决了传统音乐生成模型难以处理长序列、结构复杂和风格控制的问题，提供了一系列模块化的深度学习架构（如 Transformer、RNN 等）和预处理工具，支持 MIDI 文件的解析、编码、生成与风格迁移。核心能力包括：将 MIDI 转换为可训练的 token 序列、构建自定义音乐语言模型、生成连贯的多轨旋律与和声，并支持基于马尔可夫链的轻量级生成。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，强调可读性和快速实验，适合音乐 AI 研究者和开发者进行原型验证与教学。