muspy

一站式搞定符号音乐生成的数据、评估与可视化

MusPy 是一个用于符号音乐生成的开源 Python 工具包，旨在为音乐生成研究和应用提供统一、高效的基础设施。它解决了音乐生成领域中数据格式混乱、数据集不兼容、评估指标不一致等问题，通过提供标准化的数据表示、数据集的下载与预处理、音乐生成模型的评估工具以及可视化功能，帮助研究人员和开发者快速构建和测试音乐生成系统。其核心能力包括：支持多种音乐表示格式（如 MIDI、MusicXML、ABC 等）的解析与转换；内置多个公开音乐数据集（如 MAESTRO、Lakh MIDI 等）的下载和加载接口；提供一系列客观评估指标（如音高准确率、节奏一致性等）用于量化生成音乐的质量；以及基于 Python 的灵活编程接口，方便用户自定义生成流程。MusPy 降低了音乐生成研究的入门门槛，使得从数据处理到模型评估的整个流程更加标准化和可复现。

开源 free 音频音乐

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 525

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salu133445

所属国家

官网地址https://salu133445.github.io/muspy

GitHubhttps://github.com/salu133445/muspy

定价模式free

价格说明开源工具包，MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

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

GitHub 星标★ 525

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2020-03-13 00:00:00

最近更新2026-09-15 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

统一了多种音乐数据格式（MIDI、MusicXML等），省去繁琐转换
内置主流音乐数据集下载与加载，开箱即用
提供标准化评估指标，方便对比不同生成模型效果

不足之处

文档/社区待观察
项目维护活跃度一般，可能跟不上最新研究需求

适用场景

学术研究中快速搭建音乐生成基线系统
开发者构建音乐生成应用时统一处理数据与评估
教学场景中演示符号音乐生成流程

替代项目

MidiTok、Magenta (TensorFlow)、music21

项目介绍

muspy 是音频音乐领域的开源项目，由 salu133445 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 525。

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 2026-09-15。MIT 许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：学术研究中快速搭建音乐生成基线系统。同类可对比的替代方案包括 MidiTok、Magenta (TensorFlow)、music21。

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