bmusegan

用二值神经元GAN生成复调钢琴曲，适合AI作曲研究

bmusegan 是一个基于卷积生成对抗网络（GAN）的复调音乐生成开源项目，对应论文《Convolutional Generative Adversarial Networks with Binary Neurons for Polyphonic Music Generation》。它利用二值神经元（Binary Neurons）改进传统GAN在离散音乐符号序列生成上的不足，能够生成多声部、多轨道的钢琴曲片段。项目提供完整的训练和生成代码，支持自定义数据集（如 Nottingham、JSB Chorales），并包含预训练模型权重。核心能力包括：音乐序列的表示与预处理、GAN模型的训练与采样、以及生成结果的评估（如Bach Chorales 的客观指标）。该项目主要面向音乐信息检索（MIR）和AI作曲研究者，用于探索离散数据生成和复调音乐建模。