推荐开源项目：FIGARO——精细艺术控制的符号音乐生成

figaro Source code for "FIGARO: Generating Symbolic Music with Fine-Grained Artistic Control" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/figar/figaro

项目介绍

FIGARO（Fine-Grained Artistic Control for Generating Symbolic Music）是一个创新的开源项目，旨在通过精细的艺术控制生成高质量的符号音乐。该项目结合了先进的机器学习技术和音乐理论，提供了一个强大的平台，让用户能够灵活地生成和定制音乐作品。通过FIGARO，音乐创作者和研究爱好者可以轻松地进行音乐生成实验，探索音乐的无限可能。

项目技术分析

FIGARO基于多种先进的机器学习模型，主要包括：

VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）：用于学习音乐的隐含表示。
FIGARO模型：结合了专家描述和 learned 描述，提供更精细的控制。
多种变体模型：如 figaro-expert、figaro-learned、figaro-no-inst 等，满足不同需求。

项目使用Python 3.9和Conda环境，依赖包通过requirements.txt进行管理。数据集主要使用Lakh MIDI，用户也可以使用其他MIDI文件集合。

项目及技术应用场景

FIGARO适用于多种应用场景，包括但不限于：

音乐创作辅助：为音乐创作者提供灵感，生成新的音乐片段或完整曲目。
音乐教育：帮助学生理解和学习音乐结构和风格。
音乐研究：为音乐理论研究提供实验平台，探索音乐生成的新方法。
娱乐与媒体：生成背景音乐或特定风格的音轨，用于影视、游戏等领域。

项目特点

1. 精细的艺术控制

FIGARO允许用户通过多种参数和模型类型进行精细的艺术控制，生成符合特定风格和要求的音乐作品。

2. 多样化的模型选择

项目提供多种模型类型，用户可以根据需要选择合适的模型，如仅使用专家描述的figaro-expert或仅使用learned描述的figaro-learned。

3. 易于上手和使用

详细的文档和示例脚本帮助用户快速上手，无论是数据准备、模型训练还是音乐生成，都有清晰的指导。

4. 开源且可扩展

FIGARO是一个开源项目，用户可以根据自己的需求进行修改和扩展，具有很高的灵活性。

5. 提供预训练模型

项目提供了预训练模型，用户可以直接下载使用，省去了训练模型的时间和资源消耗。

快速开始

环境设置

克隆仓库：
```
git clone <repository_url> 
```

安装依赖：

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

数据准备

下载并解压Lakh MIDI数据集：

wget http://hog.ee.columbia.edu/craffel/lmd/lmd_full.tar.gz tar -xzf lmd_full.tar.gz rm lmd_full.tar.gz

下载预训练模型

wget -O checkpoints.zip https://polybox.ethz.ch/index.php/s/a0HUHzKuPPefWkW/download unzip checkpoints.zip rm checkpoints.zip

模型训练

示例命令：

MODEL=figaro-expert python src/train.py

音乐生成

示例命令：

python src/generate.py --model figaro-expert --checkpoint ./checkpoints/figaro-expert.ckpt

评估

示例命令：

python src/evaluate.py --samples_dir ./samples/figaro-expert

结语

FIGARO是一个功能强大且易于使用的符号音乐生成项目，适用于广泛的用户群体。无论你是音乐创作者、研究者还是爱好者，FIGARO都能为你提供丰富的音乐生成体验。立即尝试FIGARO，开启你的音乐创作之旅！

了解更多信息，请访问项目README和Soundcloud样本。

figaro Source code for "FIGARO: Generating Symbolic Music with Fine-Grained Artistic Control" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/figar/figaro

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