music-generation-with-DL

一站式导航深度学习音乐生成资源，快速入门与选型。

这是一个关于使用深度学习进行音乐生成的资源列表，汇集了论文、代码、数据集和工具，旨在帮助研究者和开发者快速了解该领域的研究进展和技术路线。项目按生成方法（如符号生成、音频生成、混合模型）和任务类型（如旋律生成、伴奏生成、风格迁移）进行分类，覆盖了从早期的RNN/LSTM到Transformer、Diffusion等主流模型，并提供了相关论文链接和开源实现。它解决了音乐生成领域信息分散、入门门槛高的问题，为学术研究和工程实践提供了系统性的导航。核心能力包括精选高质量资源、持续更新、以及提供对比分析，是音乐AI领域的重要参考仓库。

开源 free 音频音乐

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 729

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umbrellabeach

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/umbrellabeach/music-generation-with-DL

定价模式free

价格说明开源资源列表，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言

技术栈/模型deep-learning,gan,music-composition,music-generation

GitHub 星标★ 729

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2017-06-08 00:00:00

最近更新2026-08-18 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

资源分类清晰，按方法、任务、模型多维度组织，便于检索
覆盖从经典RNN到最新Diffusion模型，时间跨度广
每条资源附论文链接和代码，方便复现和深入实践

不足之处

文档/社区待观察
更新可能不够及时，部分资源链接可能失效

适用场景

研究人员调研音乐生成领域的研究脉络和最新进展
开发者寻找可用的开源模型和代码进行二次开发
学生或爱好者系统学习深度学习音乐生成的技术路线

替代项目

awesome-deep-learning-music、Magenta、music-generation-survey

项目介绍

music-generation-with-DL 是音频音乐领域的开源项目，由 umbrellabeach 开发，2017 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 729。

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 2026-08-18。开源资源列表，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究人员调研音乐生成领域的研究脉络和最新进展。同类可对比的替代方案包括 awesome-deep-learning-music、Magenta、music-generation-survey。

上一篇：reader

下一篇：linuxwave