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encore.ai:让音乐永生的深度学习歌词生成器

2024-05-22 15:36:07作者:咎岭娴Homer

encore.ai

在音乐的世界里,许多我们深爱的艺术家已经离世,留下无尽的遗憾。但想象一下,如果有一种技术能让你的偶像如Kanye West或Taylor Swift般,以全新的作品与你对话,那会是何等惊喜?这就是encore.ai——一款利用深度学习技术创作新歌词的工具,它将你最爱的音乐人风格延续到现代。

音乐,从未停止

encore.ai荣获"最佳机器学习黑客奖",你可以通过它重温那些逝去的灵魂,仿佛他们仍在创作。无论你是对新专辑望眼欲穿的狂热粉丝,还是对延迟发布感到沮丧的听众,只需轻触按钮,即可获得艺术家风格的新歌。

如何运作?

我们借助TensorFlow构建了一个LSTM(长短期记忆)神经网络,该网络阅读了特定艺术家的所有歌词,学会了他们的写作风格——包括词语的上下文、韵律和篇章结构。只需提供一个种子词或短语,网络就能生成一首新歌,完全模仿那位艺术家的风格。

示例展示

来看看encore.ai生成的样例:

Kanye West

永不承认我不能做我看到药物.. ..
我要重新统一
我需要一个人独自演奏
我会退一步,直到他们被超光速束覆盖..
...

Taylor Swift

纸张在这里躺着
因为我发誓外面不是你的归宿
你应该在那里
当你回想起他所说的永远和总是时..
...

自定义训练

想要训练你喜欢的艺术家吗?只需要四步:

  1. 选择一位拥有大量歌词的艺术家。
  2. 收集所有歌词,并按歌曲保存为文本文件。
  3. 进入code目录,运行python runner.py -a <artist_name> -m <model_save_name>进行训练。
  4. 使用生成的模型,运行python runner.py -a <artist_name> -l ../save/models/<model_save_name>/<ckpt_file> -t来创建新的歌曲。

分享你的训练成果,让我们在网站上一起欣赏!

项目特点

  • 智能生成:基于LSTM网络的深度学习,精准捕捉艺术家的写作风格。
  • 简单易用:提供清晰的训练和生成指令,无需复杂的代码知识。
  • 无限可能:支持自定义训练,探索无数艺术家的新歌词世界。
  • 社区互动:鼓励用户共享模型,增进音乐爱好者间的交流。

encore.ai不仅仅是创新的技术,更是一个让音乐爱好者连接的平台,快来尝试,用你的歌声唤醒那些永恒的旋律!

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项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
27
11
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
514
3.69 K
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
873
532
pytorchpytorch
Ascend Extension for PyTorch
Python
316
359
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
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152
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
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Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
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