Keras_music_gereration

用LSTM自动学旋律,生成新音乐片段

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 39 🐛 待处理 1 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 105
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

Keras_music_gereration 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subpath
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Jupyter Notebook
技术栈/模型keras-music-gereration,lstm,music-generation
GitHub 星标★ 105
上线时间2017-11-07 00:00:00
代码更新2021-11-30
仓库体积52.9 MB
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7

项目介绍

这是一个基于Keras和LSTM的早期音乐生成项目,使用Jupyter Notebook编写。它主要解决如何利用深度学习模型自动生成音乐序列的问题,核心能力包括:加载MIDI音乐数据、将音符序列转换为训练数据、构建LSTM模型学习音乐的时间依赖特征,并生成新的旋律。项目代码结构清晰,适合作为音乐生成入门学习或二次开发的参考。

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 ★ 105

技术标签

核心亮点

  • 代码简洁易懂,适合LSTM音乐生成入门
  • 基于Keras,模型搭建和训练流程清晰
  • 提供完整的MIDI数据处理和生成示例

不足之处

  • 项目较老,依赖旧版Keras/TensorFlow,环境配置可能困难
  • 生成音乐质量有限,缺乏和弦与结构控制

适用场景

  • 学习LSTM在序列生成中的应用
  • 快速搭建音乐生成原型
  • 教学演示深度学习生成任务

替代项目

Magenta、MusicVAE、MuseNet

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