jacbz/Lofi

ML-supported lo-fi music generator

解决的问题

通过将和弦、旋律等音乐元素表示为可操作的数学向量，提供一种自动生成 lo-fi 音乐曲目的方法。

工作原理

该项目使用 PyTorch 构建的变分自编码器（VAE）模型，基于 Spotify 和 Hooktheory 的数据集进行训练。该模型将 lo-fi 音轨压缩为一个包含 100 个特征的向量。Flask 服务器托管该模型，TypeScript 网页客户端使用 Tone.js 将这些特征向量转换回可听的音乐。

适用人群

对 AI 生成音乐以及机器学习与音频合成交叉领域感兴趣的音乐人、开发者或爱好者。

主要亮点

  • 使用 VAE 将音乐表示为 100 特征向量。
  • 集成 Tone.js 实现在浏览器中的实时音频生成。
  • 支持通过 Docker 进行自定义模型训练和部署。

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