musicaiz

一站式搞定符号音乐生成、评估与分析

musicaiz 是一个面向符号音乐生成、评估与分析的 Python 框架。它解决了音乐研究者与开发者在构建音乐生成模型时缺乏统一工具链的问题，提供从数据加载、预处理、特征提取到模型评估的一站式流程。核心能力包括：支持多种符号音乐格式（如 MIDI、MusicXML）的解析与转换，内置音乐理论特征（旋律、和声、节奏等）的自动提取，提供生成模型的评估指标（如音高准确率、节奏一致性），以及可视化分析工具。该框架旨在降低音乐 AI 实验的入门门槛，让用户专注于算法创新而非底层数据处理。目前处于早期阶段，API 设计简洁，适合学术研究与原型验证。

开源 free 音频音乐

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GitHub 星标 ★ 192

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类音频音乐

开发团队carlosholivan

所属国家

官网地址https://carlosholivan.github.io/musicaiz

GitHubhttps://github.com/carlosholivan/musicaiz

定价模式free

价格说明开源框架，AGPL-3.0许可，完全免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型audio,deep-learning,machine-learning,mir,music,music-generation,music-information-retrieval,python,symbolic

GitHub 星标★ 192

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-07-15 00:00:00

最近更新2026-09-04 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数5

使用教程

核心亮点

内置音乐理论特征提取，如旋律轮廓、和声进行、节奏密度，开箱即用
提供统一评估指标，方便对比不同生成模型的音乐质量
支持 MIDI 与 MusicXML 等常见格式，数据预处理省心

不足之处

文档/社区待观察
早期项目，功能覆盖有限，复杂场景可能需自行扩展

适用场景

学术研究中快速验证音乐生成算法
音乐科技产品中构建符号音乐分析管线
教学场景下演示音乐信息检索与生成基础

替代项目

music21、Magenta、miditoolkit

项目介绍

musicaiz 是音频音乐领域的开源项目，由 carlosholivan 开发，2022 年首次发布。

它收录于音频音乐分类，该分类目前共有 738 个项目，GitHub 星标数为 192。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-04。AGPL-3.0许可，完全免费，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：学术研究中快速验证音乐生成算法。同类可对比的替代方案包括 music21、Magenta、miditoolkit。

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