DeepMusicvStyle

指定风格，一键生成对应旋律的 MIDI 音乐

DeepMusicvStyle 是 ICME 2020 论文《Style-Conditioned Music Generation》的官方代码仓库，实现了一个基于 VAE 的风格条件音乐生成模型。它解决的核心问题是：如何让音乐生成模型在生成旋律时能够显式控制风格（如古典、爵士、流行等），而不是生成无风格偏向的随机音乐。模型通过将风格信息作为条件输入到变分自编码器中，使得生成过程能够解耦风格与内容，用户可以在推理时指定目标风格，从而生成符合该风格特征的旋律。项目提供完整的训练和生成代码，支持 MIDI 格式的音乐数据，并包含预训练模型和示例脚本。核心能力包括风格编码、条件生成、旋律重建等。对于音乐生成和计算创造力领域的研究者，这是一个可复现的基线系统，也为后续风格可控音乐生成研究提供了参考实现。

开源 free 音频音乐

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 52

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daQuincy

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/daQuincy/DeepMusicvStyle

定价模式free

价格说明开源项目，BSD-3-Clause许可证，可自由使用，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议BSD-3-Clause

主要语言Python

技术栈/模型deep-learning,music-composition,music-generation,vae,variational-autoencoder

GitHub 星标★ 52

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2020-03-13 00:00:00

最近更新2026-04-22 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4

使用教程

核心亮点

基于 VAE 的条件生成架构，风格控制机制清晰，论文复现门槛低
提供官方预训练模型和示例脚本，开箱即用生成 MIDI 文件
代码结构简洁，依赖较少，便于二次开发和风格扩展

不足之处

项目维护停滞，依赖较旧（如 TensorFlow 1.x），新环境部署可能遇到兼容性问题
文档仅覆盖基本用法，缺少详细的训练数据准备和调参指南

适用场景

学术研究中复现风格可控音乐生成基线模型
音乐科技爱好者快速生成特定风格 MIDI 旋律用于创作灵感
教学演示 VAE 在生成任务中的条件控制方法

替代项目

MuseGAN、MusicVAE、RL-GAN-Music

项目介绍

DeepMusicvStyle 是音频音乐领域的开源项目，由 daQuincy 开发，2020 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 52。

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 2026-04-22。BSD-3-Clause许可证，可自由使用，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：学术研究中复现风格可控音乐生成基线模型。同类可对比的替代方案包括 MuseGAN、MusicVAE、RL-GAN-Music。

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