新发布的 Live 11 添加了许多要求很高的功能，例如优雅的编曲系统和对 MPE 的支持，还有新设备以及现有设备的更新，将Live的现代音乐前沿技术表现提升到了一个新的水平。...MPEMPE兼容性为和弦中的每个单独的音符添加弯曲，滑动和压力。添加细微的表情变化，在和弦之间变形并创建不断变化的声音纹理。...表情视图直接在“剪辑详细信息”视图的新选项卡中添加和编辑单个音符的音高，音色和压力变化。支持MPE的本机设备Wavetable，Sampler和Arpeggiator现在支持MPE。...使用Push的打击垫压力来控制每个音符的参数。新装置混合混响结合了卷积和算法混响，可以创建任何空间，从精确的现实生活环境到无视物理现实的环境。...更新的设备合唱合奏现在，更新后的合唱版本具有更广泛的声音整形功能-添加颤音，在立体声场上扩展信号的左右声道，以及添加厚的3延迟线合唱。
由于从数据中直接学习，NSynth 可帮助音乐人凭直觉掌控音色、（音乐中的）力度强弱以及探索借由手动调节合成器而非常难或不可能实现的新声音的能力。...NSynth 数据集背后的动机是，它让我们能清晰地将音乐的生成因素分解为音符和其它音乐特质。...注意这种调节不是外部的，因为它通过模型进行学习。由于嵌入与自回归系统偏离，我们可以把它看作是非线性振荡器的驱动函数。嵌入的大小轮廓模仿音频本身的轮廓这一事实证明了这一阐释。 ? ?...第二行彩虹图对应了右列的音频，它是使用 NSynth 在嵌入空间进行线性插值的结果。我们尝试从低音乐器开始播放剪辑，然后低音长笛等等。你在左列听到的即是音频输出空间中信号的线形添加。...正如预期的一样，它听起来像是在同时演奏两种乐器。然而在右列中，新音符结合了两个原始音乐的语义面向，创造出了一种独特且依然是音乐的声音。 ? ?
在每一步训练中，作者根据损失函数更新输入的像素，然后反复进行这种更新操作，直到输入图像收敛到目标风格图像。...我们可以在一组歌曲的数据集合（即一系列代表音符的向量）上训练 RNN，接着从训练好的 RNN 中取样得到一段旋律。可以在「Magenta」的 Github 主页上查看一些演示样例和预训练好的模型。...之前 Magenta 和其他人创作的音乐可以生成可传递的单声道旋律或者时间步的序列，在每一个时间步上，最多一个音符可以处于「开启」状态。...这些模型类似于生成文本的语言模型：不同的是，该模型输出的不是代表单个词语的独热向量，而是代表音符的独热向量。 即使使用独热向量也意味着一个可能生成旋律的巨大空间。...这个空间可能相当大，而且到目前为止我们的创作仅仅局限于单声道音乐，它在每个时间步上只播放一个音符。而我们听到的大多数音乐都是复调音乐。复调音乐的一个时间步上包含多个音符。
在Guitar Pro8中你可以根据自己的想法调整每个音符相邻的距离及每小节的长度，可以移动任意节拍，并在移动中对齐小节，以满足您个性化的排版和打印需求。...音阶示意图: Guitar Pro 8.0允许在乐谱的音符上方添加示意图，这样你可以让演奏者很方便地了解与这一段音乐相关的和弦或者音阶，当然也可以是指法示意图。...Guitar Pro 8新增的音阶示意图功能美观且便捷，指法一目了然！音频音符微调: 在GP7中无法自定义每一个音符的音长、延迟和强弱，这导致在软件播放时不能细腻的体现作者的所思所想。...通过对音符的细微调整让你的音乐听起来富有灵魂，充满生机！...，指法一目了然；4.新增功能优化的乐谱编辑流程，满足您个性化的排版和打印需求5.新增功能音频音符微调，通过对音符的细微调整让你的音乐听起来富有灵魂，充满生机6.新增功能嵌套连音符，更好的呈现出您脑海中的灵感火花
Facebook新开源的炫酷AI项目，能给音符“变装”。 它将海顿的弦乐四重奏转换成巴赫的大合唱、贝多芬的钢琴曲。让经典的吉他演奏，摇身一变成了优雅的莫扎特交响乐。...口哨变音乐的秘密 在论文A Universal Music Translation Network中，FaceBook AI研究院的四位研究人员详细介绍了背后的原理。...让音乐转变风格，甚至将口哨变成交响乐的秘密，都藏在一个通用的音乐转换网络里了。 这是一种横跨乐器、流派和风格的音乐转换方法，在多域Wavenet自编码器的基础上改造而来。...除了借助了Wavenet的架构，这个通用转换网络还具有一个共享编码器和进行端到端波形训练的解缠潜空间（disentangled latent space）。 ?...通过部署多样的训练数据集和大型网络的容量，独立域的编码器支持将音乐转换成训练过程中未曾见过的音乐域。这种无监督学习方法，不依赖于域或者是音乐的转录间匹配过样本的监督。
实验结果表明，在各种看不见的多模态任务上具有强大的零样本性能，以及从纯文本指令数据集进行迁移学习的好处。我们还设计了一个新的评估指标——灵敏度，来评估模型对各种指令的敏感程度。...文章链接：https://arxiv.org/abs/2307.03544 项目代码：https://github.com/manoskary/chordgnn 摘要： 罗马数字分析是识别音调音乐作品中的和弦及其功能背景的重要任务...本文提出了一种在符号音乐中自动进行罗马数字分析的新方法。虽然现有技术依赖于乐谱的中间有损表示，但我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的新方法，可以直接描述和处理乐谱中的每个音符。...所提出的架构可以利用音符特征和音符之间的相互依赖性，但凭借我们新颖的边缘收缩算法产生起始表示。...我们的结果表明，ChordGNN 的性能优于现有的最先进模型，在参考数据集的罗马数字分析中实现了更高的准确性。此外，我们还使用 NADE 等提出的技术以及和弦预测的后处理来研究模型的变体。
现在，你可以点开下面的音频，听着AI创作的音乐读下去了。 有Demo，不懂音乐和代码也能玩 在MuseNet的网站上，有一个Demo可以让你亲自选定音乐风格，合成你想要的曲子。 ?...点击PLAY FROM START就可以播放了，你可以听到平静的前奏进行完后，突然开始了复杂的和弦，已然从Lady Gaga的夸张曲风平滑的跳转到莫扎特古典优雅的音乐风格。...就GPT-2而言，它的训练目标很简单：根据所有给定文本中前面的单词或音符，预测下一个单词。现在，MuseNet在此基础上进行改进，也能预测音符了。...首先，研究人员为音乐家和乐器分别创建了token，模型用这些token进行训练预测下一个音符是什么，更好地控制MuseNet生成的示例的种类。...随后，研究人员为MuseNet中嵌入了可视化信息，让模型理解所学习到音乐家与乐器的风格间互相的关联性。 看似气质毫不相同的音乐，其实也有相似的元素在里面。
新发布的 Live 11 添加了许多要求很高的功能，例如优雅的编曲系统和对 MPE 的支持，还有新设备以及现有设备的更新，将Live的现代音乐前沿技术表现提升到了一个新的水平。...在单个视图中跨多个轨道处理多个MIDI剪辑 - 在会话和安排中。现在，您可以更智能地进行编辑，并更好地控制歌曲中的音乐关系。3、创造和安排更流畅排列视图已经过优化，可以快速创作编辑和更有效的歌曲创作。...Utility和EQ Eight扩展的10Hz低频范围内的低音单声道功能为您提供更精确的低音控制。立体声混音器现在允许在立体声空间中灵活地放置单个声道。...现在，您将花更少的时间在电脑上 - 无论您是在撰写想法，编辑MIDI还是塑造和混音声音1、新的旋律步骤排序布局同时对音符进行排序并从相同的打击垫布局进行播放 - 布局的下半部分允许您实时播放音符，而上半部分可让您对其进行排序...按住序列中的一个步骤即可放大并使用屏幕控制来调整速度，音符位置和长度。五、新的声音库随着包的新集合，Live 11有更多的声音准备好完成音乐，开箱即用。他们的设置是为了调整你的需求或采取不同的方向。
Guitar Pro是一款专业的吉他软件，倍受吉他手喜爱。它可以输出标准格式的MIDI，是一款优秀的MIDI音序器，MIDI制作辅助工具。...Guitar Pro支持所有的4至8弦的弹拔乐器，不论是初学者还是高阶音乐大师，都可以利用他来创作音乐。...Guitar Pro 8功能亮点： 1、全新音阶示意图 Guitar Pro8允许用户在乐谱的音符上方添加示意图，可以让演奏者很方便地了解与这一段音乐相关的和弦、音阶或者指法示意图。...图片 2、排版更优雅，改进的编写模式 乐谱编辑功能进一步强大，在Guitar Pro8中可以根据自己的想法调整每个音符相邻的距离及每小节的长度，可以移动任意节拍，并在移动中对齐小节，以满足个性化的排版和打印需求...3、快速命令面板 Guitar Pro8的命令面板，采用输入命令行的方式，可以方便快捷的找到。目前这项功能仅支持英文。 Guitar Pro8还有很多其他的升级，神器在手，吉他大师，就在眼前。
介绍 利用人工智能生成音乐已经成为一个重要领域，这改变了音乐的创作和欣赏方式。本项目介绍了在音乐创作中应用人工智能的概念和目的。我们旨在探索使用人工智能算法生成音乐的过程以及其潜力。...此外，AI生成的音乐的出现可能会扰乱音乐产业，对寻求在充斥着AI创作的环境中获得认可的音乐家构成挑战。在利用AI作为创作工具和保护人类音乐家的艺术个性之间取得平衡是一项重要的考虑。...这通过在音符列表上滑动一个固定长度的窗口来实现。输入序列由前面的音符组成，输出序列是下一个音符。这些序列被存储在不同的列表中。...这种编码使得模型能够理解下一个音符在可用音符中的概率分布。...model.predict方法以输入序列为输入，并返回预测的概率。 为了选择下一个音符，使用np.random.choice函数，该函数基于获得的概率随机选择一个索引。
其惊人的性能让作者认为神经网络还可以做一些有趣的音乐预测。 随后作者分析了音乐中的两个重要元素，音乐构成和音乐表现。音乐构成关注的是音乐本身，它的指的是能够定义一首歌曲的音符。...这是因为前馈神经网络假设输入之间是彼此独立的。但是在音乐中，乐谱是在全局结构下写成的，因为音乐家是基于他想要表达的某种情感来谱曲的，所以音符序列不能简单地认为音符序列是独立的。...在作者提供的测试中，我能够正确地分辨出人类的演奏的原因就是仍然有一部分音符的细节并没被网络学习到，而这些细节正是我用来判断一段音乐是不是人类演奏的关键。...而在音乐的例子中，我认为使用 LSTM 生成音乐的主要思想就是捕捉音乐风格和音乐表现中的特征。总结一下：卷积神经网络是典型的空间深度神经网络，循环神经网络是典型的时间深度神经网络。...在使用卷积神经网络的时候，我们应该关注空间映射，图像特别适合这个场景。然而对于音乐，我们需要对时间序列做分析，所以我们使用了循环神经网络。
这些卷积与常规卷积的不同之处在于前者将空间轴的卷积与通道轴上的混合卷积分离开来。此外，这些卷积需要的参数更少，也更易于在浏览器中加速。...而在单音音乐（monophonic music）中，这意味着每个音符的分布是由指向它的音符决定的。这给出了正向排序 (1,2,3)。...这种顺序有利于和声：模型会以一次生成一个和弦的方式生成音乐。在右图中，我们以另一种方式将乐器连接起来，将其排序为S、S、S、S、A、A、A、A等。这种方式有利于调式，因为模型会一行接一行地生成音符。...关键的观测是每个条件在很多排序中是共享的：即使在低维样本中，P(X_3|X_1,X_2) 也是由两种排序 (1,2,3 和 2,1,3) 共享的。...作曲仍然是在一个单一的过程中完成的，没有经过任何迭代的改进。 在一个单一的过程中作曲难在哪里？假设从一张白纸开始，我们必须写下第一个音符，而且知道之后不能改动。
然而，音乐家并不是唯一受巴赫音乐影响的人。在「旅行者 2 号」太空探测器发射后，科学家兼作家 Lewis Thomas 建议人类将他的音乐传播到太阳系的最外层。...Coconet 被训练从残缺片段中恢复巴赫的音乐：团队从巴赫的音乐里面取一个片段，随机删除一些音符，然后让模型根据上下文推测出缺失的音符。...音乐家们将这一点用到他们的工作流程中的一种方法是反复让 Coconet 填写分数，每次都保留好的内容并删除其余的内容。...在存在不确定性的情况下（例如，在模型输出中），该基音向量将包含基音上的分类概率分布。 团队把这一叠钢琴视为卷积特征图，时间和音高构成二维卷积空间，每种声音都提供一个通道。...具体地说，他们同时对所有音符进行采样，获得一个完整的（但通常是无意义的）乐谱，然后将其部分删除并再次传递到模型中，然后重复该过程。随着时间的推移，需要抹去和重写的音符越来越少。
在图像中，可以返回 n 个标记并找到上面的行，而在音乐中，没有一个固定的数字来返回前面的度量值。 数据集来源 开发者从许多不同的来源收集了 MuseNet 的培训数据。...并且尝试仅关注音符的开头来压缩音乐模式，使用字节对编码模式进一步压缩音符。...4.在令牌嵌入存储上空间上使用混合。 开发人员还创建了一个内部批评程序:在训练期间，模型被要求预测给定的样本是否真的来自数据集，或者它是否是模型的过去几代中的一个。这项评估可以用于生成时的样本选择。...然后，在一个和弦中为每个音符添加一个嵌入(这模拟了相对注意力，因为模型更容易学习到音符4需要回顾音符3，或者回顾前一个和弦的音符4)。...最后，开发人员添加了两个结构嵌入，它们告诉模型给定的音乐样本在较大的音乐作品中的位置。一个嵌入将较大的部分分成128个部分，而第二个编码是从127到0的倒计时，因为模型接近(结束)令牌。
创新的 WaveNet 风格的自动编码器模型，可以学习代表乐器声音空间的代码。...前人研究中，文字转语音的情况证明了这一点，并且使用以前学习的语言嵌入能得到十分好的结果。...试听：NSynth 合成的贝斯声音 （注：由于微信无法插入太多音频，请至网页试听） 音色和音乐的力度变化的隐藏空间 我们将很快发布一个交互式演示的乐器音乐。...可以看到，正如预期的一样，左列听起来像是两个乐器同时演奏，右列中新的音符组合了两种原始音乐的语义，创建出仍然是音乐的独特声音。 ?...这显示出它从未见过两个音符之间的过渡，因为它的最佳模拟仅是在两个音符之间滑音（glissando）。 更多信息请参考论文和网页，可以留意即将发布的版本，你也能使用这些技术制作自己的音乐。
它具有文本的 token 结构。在图形中，你可以查看 N 个 token，而在音乐中，查看之前的起点没有固定数。此外，还可以很容易听到该模型是否在按照成百上千个 token 顺序来获取长期结构。...首先，研究人员采用 transformer 在序列数据上进行训练：给定一组音符，要求它预测其他即将出现的音符。在尝试了几种不同方法后将 MIDI 文件编码为适用于此任务的 token。...他们采用了一种结合了表现力和简洁性的编码方式：将音高、音量以及乐器信息组合称一个 token。 在训练中， 通过提高和降低音高来调换音符。...在 token 嵌入空间中使用 mixup。 研究人员还创建了一个内部评测，在训练中，通过模型预测给定的样本是否来自数据集还是之前生成的样本，进行评判。...除了标准位置嵌入外，还有学习到的嵌入，可在给定的样本中追踪时间推移；然后，他们还在每个和弦中的音符添加了嵌入；最后，他们添加了两个结构化嵌入，该嵌入可表明模型既定的音乐样本在较大音乐片段中的位置。
在训练期间，这些作曲家和乐器 token 被预先添加到每个样本中，因此模型会学习利用这一信息进行音符预测。...音乐有文本流畅的 token 结构（在图形中，你可以查看 N 个 token，并找到上面行，而在音乐中，查看上一小节起点没有固定数）。...在 token 嵌入空间中使用 mixup OpenAI 还创建了一个内部评测：在训练期间，要求模型预测给定的样本是出自数据集或是模型之前生成的样本。该评测分数被用来在生成作品时选择样本。...接下来，OpenAI 为和弦中的每个音符添加了一个嵌入（这是在模仿相关注意力，因为这样可以让模型更容易学到：音符 4 需要回看音符 3，或者回顾前一个和弦的音符 4）。...最后，他们添加了两个结构化嵌入，该嵌入告诉模型指定的音乐样本在较大音乐片段中的位置。
FL Studio首先提供了音符编辑器，编辑器可以针对音乐创作人的要求编辑出不同音律的节奏，例如鼓，镲，锣，钢琴，笛，大提琴，筝，扬琴等等任何乐器在音乐中的配乐。...其次提供了音效编辑器，音效编辑器可以编辑出各类声音针对在不同音乐中所要求的音效，例如各类声音在特定音乐环境中所要展现出的高，低，长，短，延续，间断，颤动，爆发等特殊声效。...macOS操作系统macOS：10.13.6（High Sierra）或更高版本4GB可用磁盘空间4GB内存CPU 功能越强大，可以运行的乐器和效果就越多英特尔或apple M1主题 在“常规设置”下查看...在具有 mlisttiple 列的视图中搜索时，选择第一个文件夹。 下载图像后立即显示图像。 在插件数据库中显示有关插件的更多信息。 从右键单击的光标位置开始播放。...完整深度 MIDI 脚本和 MIDI： 脚本 - 获取性能模式状态函数。
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