aes_wimp:本系统中描述的系统的支持材料和源代码 Material source code
AES第二届智能音乐制作研讨会 支持以下工作的材料和源代码:SI Mimilakis,E。Cano,J。Abesser,G。Schuller,“爵士唱片的新声音:使用深层神经网络的分离和混合”,在第二届AES智能研讨会上进行音乐制作,英国伦敦,2016年9月13日。 如果发现任何有用的代码,请使用以上引用。 有关代码用法,请参阅每个类。 在方法内部或“ main()”调用中提供了示例。 要求 : NumPy版本:“ 1.10.4”或更高版本 SciPy版本:“ 0.17.0”或更高版本 cPickle版本:'1.71'或更高版本 pyglet:用于音频播放例程 训练有素的模型: : 致谢: 导致这些结果的研究已获得欧盟H2020框架计划(H2020-MSCA-ITN-2014)的资助,协议号为642685 MacSeNet。
文件列表
aes_wimp-master.zip
(预估有个9文件)
aes_wimp-master
sonorities.py
8KB
LICENSE
34KB
README.md
1KB
wav
vald_3.wav
2.09MB
vald_2.wav
1.64MB
vald_1.wav
1.34MB
MaskingMethods.py
8KB
TFMethods.py
15KB
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