musical-neural-net

用 LSTM 训练 AI 生成钢琴或小提琴音乐,输入 MIDI 即出作品。

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 111 🐛 待处理 9 👀 关注 20
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 568
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费。

项目预览

musical-neural-net 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mcleavey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型lstm,music,music-generation,piano,rnn-pytorch,violin
GitHub 星标★ 568
上线时间2018-08-24 00:00:00
代码更新2020-12-03
仓库体积1.43 GB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

musical-neural-net 是一个用 LSTM 循环神经网络训练生成钢琴或小提琴/钢琴合奏音乐的早期开源项目。它解决的核心问题是:如何让机器学会模仿特定乐器的音乐风格,并自动生成连贯的旋律。项目基于 Python 实现,提供了从 MIDI 文件预处理、模型训练到音乐生成的一整套流程。用户可以通过简单的命令行操作,用自己收集的 MIDI 数据集训练模型,然后生成新的音乐片段。项目核心能力包括:支持钢琴独奏和钢琴小提琴二重奏两种模式,使用 LSTM 捕捉音乐的时间依赖关系,并能将生成的音符序列转换为可播放的 MIDI 文件。尽管项目年代较早,代码结构简单,但作为学习音乐生成和 RNN 应用的入门范例仍有参考价值。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 568

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:高级 约 80 分钟 部署方式:本地GPU 5 步

环境要求

  • Python 环境
  • MIDI 数据集
  • 模型权重

安装与启动步骤

  1. 1先看年份

    这是几年前的符号音乐生成实验,依赖老框架。

  2. 2建环境

    框架版本要按当年的来,新版不兼容。

  3. 3准备 MIDI 数据

    整理成它要求的编码格式。

    python midi-to-encoding.py
  4. 4先跑生成

    用已有权重直接生成一段听效果。

    python generator.py -model notewise_generator -output notewise_generation_samples
  5. 5自己训练

    数据量小时容易只会重复,谨慎投入。

    python make_test_train.py --example

如何确认成功

能生成一段结构完整、听感连贯的短曲,风格与训练数据一致

注意事项

  • 项目已老,依赖装起来费劲。
  • 符号音乐生成现在有更好的方案,它的价值在思路。
  • 生成时长受训练片段长度限制,长曲要拼接。
  • 数据量决定上限,小数据集只能模仿。

核心亮点

  • 代码简洁清晰,适合初学者理解 LSTM 在音乐生成中的基本流程
  • 支持钢琴独奏和钢琴小提琴二重奏两种音乐模式,场景更丰富
  • 提供完整的 MIDI 预处理和生成后转换工具,开箱即用

不足之处

  • 项目年代较早,依赖库版本可能过时,需自行适配
  • 生成的音乐质量有限,难以达到复杂作曲水平
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 音乐生成入门学习,理解 RNN 在序列数据上的应用
  • 为游戏或视频制作简单的背景音乐原型
  • 实验不同 LSTM 超参数对音乐风格的影响

替代项目

Magenta、MusicVAE、MuseGAN

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