记录仪使用人工智能和机器学习来预测实时MIDI播放中的下一个音乐主题。使用以下命令在Mac上可视化MIDI文件:python visualize.py <MIDI>
要运行图案轮廓可视化器,请运行以下命令:python motif_sil.py samples
运行无监督学习算法以保存交叉验证测试程序中使用的.mtf文件,请运行以下命令:python motif.py <您要保存的文件名> samples
运行k折交叉验证:python kFoldXValidation.py <保存的motif文件的路径> samples
示例用法:在命令行中运行以下命令:(假设在Sixty_samples/all/中有60个MIDI文件)python motif.py centroid_60_4bea
rechorder:使用人工智能和机器学习来预测实时MIDI播放中的下一个音符
文件列表
rechorder-master.zip
(预估有个28文件)
rechorder-master
.gitignore
52B
project_writeup.rtfd
TXT.rtf
10KB
i_knew_you_were_trouble.png
232KB
best_k_all_songs.png
22KB
kFoldXValidation.py
5KB
results
imgs
sparks_fly.png
172KB
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