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玩乐机器学习,成为钢琴大师!
Piano Genie是一个基于机器学习的钢琴模拟器。使用键盘上的数字键或触摸屏上的彩色块来演奏钢琴。按下空格键控制延音踏板。你越像真正的钢琴家一样弹奏,旋律(和你自己)就会越好听。Piano Genie使用magenta.js构建。
自动钢琴封面生成模型
AMT-APC是一种通过微调自动音乐转录(AMT)模型来训练自动钢琴封面生成模型的方法。该模型使用Sony的hFT-Transformer作为基础AMT模型,并在从YouTube收集的钢琴封面数据集上进行训练。这种技术的重要性在于它能够自动生成钢琴封面,为音乐创作者和爱好者提供了一个强大的工具,使他们能够快速地将音乐作品转化为钢琴演奏版本。AMT-APC的背景信息包括其在GitHub上的代码库和相关的研究论文,这表明了其在学术和技术社区中的定位。目前,该模型是免费提供给用户的。
帮助机场捐赠钢琴的资源集合
机场钢琴致力于帮助更多机场找到钢琴。这个网站是一个为钢琴捐赠者提供资源的集合。我们希望随着时间的推移,为以下方面提供文档:如何联系机场进行捐赠、捐赠钢琴的成本(如搬运、调音、维护)以及与捐赠相关的后勤事宜。
使用机器学习将任何音乐库转换为音乐制作样本库。
Polymath利用机器学习将任何音乐库(例如来自硬盘或YouTube)转换为音乐制作样本库。该工具能自动将歌曲分割成节拍、贝斯等音轨部分,将它们量化到相同的速度和节拍格(例如120bpm),分析音乐结构(例如副歌、合唱等),关键(例如C4、E3等)和其他信息(音色、响度等),并将音频转换为MIDI。结果是一个可搜索的样本库,能简化音乐制作人、DJ和ML音频开发者的工作流程。
一键创作你的AI音乐
海绵音乐是一个在线音乐创作平台,利用人工智能技术帮助用户快速创作个性化的音乐作品。它通过提供各种风格和情感的音乐模板,简化了音乐创作的复杂性,让没有专业音乐背景的用户也能轻松创作出属于自己的音乐。产品的主要优点包括易用性、多样性和创新性,背景信息显示它支持多种音乐风格,如R&B、国风、EMO等,适合不同用户的需求。目前产品提供免费试用,具体价格和定位信息未在页面中明确。
利用尖端AI技术,快速生成任何流派的原创音乐。
AI音乐生成器是一个基于人工智能的在线平台,能够快速生成原创音乐。它利用复杂的机器学习模型和神经网络技术,分析数百万首歌曲的模式和结构,生成高质量的旋律、和声和人声。该产品的主要优点是能够快速实现音乐创作,支持多种流派和风格的定制,并提供灵活的生成选项。它适合音乐创作者、内容制作者和企业用户,能够帮助他们节省创作时间,激发灵感,并生成符合特定需求的音乐。产品提供免费试用和多种付费计划,满足不同用户的需求。
Pop2Piano: Pop Audio-Based Piano Cover Generation
Pop2Piano是一个基于流行音乐的钢琴翻奏生成工具。它能够将流行歌曲转化为钢琴翻奏版本,并提供多种不同风格的钢琴翻奏选择。Pop2Piano具有易于使用的界面和高质量的音频输出。用户可以通过选择不同的歌曲和钢琴翻奏风格来生成自己喜欢的钢琴翻奏曲目。
机器学习加速 API
DirectML 是Windows上的机器学习平台API,为硬件供应商提供了一个通用的抽象层来暴露他们的机器学习加速器。它可以与任何兼容DirectX 12的设备一起使用,包括GPU和NPU。通过减少编写机器学习代码的成本,DirectML使得AI功能集成更加容易。
高品质Discord音乐机器人!
Groot Music是一个高品质的Discord音乐机器人,支持Spotify、SoundCloud等平台。它具有强大的功能和优势,可以为您的服务器提供出色的音乐体验。无论是在聊天室派对还是个人放松时间,Groot Music都是您的最佳选择。它提供多种音乐指令、音乐排行榜、定时播放、歌词显示等功能。Groot Music还有付费版本,提供更多高级功能和优先支持。
端到端开源机器学习平台
TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下,开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。
Python机器学习库
scikit-learn是一个简单高效的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建,具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用,采用BSD许可证。
Magenta Studio是基于Magenta开源工具和模型构建的一组音乐插件。
Magenta Studio是基于Magenta开源工具和模型构建的一组音乐插件。它使用前沿的机器学习技术进行音乐生成。Magenta Studio提供了独立应用程序和Ableton Live插件两种形态。它们可用于读取和写入MIDI音频,支持Ableton的Session View和文件系统。Magenta Studio具有简单易用的界面,提供多种功能和优势。该产品的定位是为音乐创作者和音乐爱好者提供创造和探索音乐的工具。
无代码机器学习平台
NextBrain AI是一款无代码机器学习平台,让任何人都能轻松训练机器学习模型并将数据转化为有价值的见解,指导决策。它提供简单有效的分析和宝贵的洞察力,无需编程知识。同时支持Google Sheets插件和Web应用,选择适合您的方式开始训练机器学习模型吧!
简化机器学习模型的训练和部署
Sagify是一个命令行工具,可以在几个简单步骤中训练和部署机器学习/深度学习模型在AWS SageMaker上!它消除了配置云实例进行模型训练的痛苦,简化了在云上运行超参数作业的过程,同时不再需要将模型交给软件工程师进行部署。Sagify提供了丰富的功能,包括AWS账户配置、Docker镜像构建、数据上传、模型训练、模型部署等。它适用于各种使用场景,帮助用户快速构建和部署机器学习模型。
苹果芯片高效灵活机器学习
MLX是一种类似NumPy的数组框架,专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计,由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似,但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API,紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括:可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是,MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中,可以在任何受支持的设备类型(CPU、GPU等)上执行操作,而无需执行数据复制。
简化机器学习云服务
Deploifai是一种管理机器学习项目云端的工具,让您可以专注于解决方案。它提供简化的云服务,帮助您管理和部署机器学习模型,包括数据集管理、模型训练、部署和监控。Deploifai的优势在于简化了复杂的基础设施设置,提供易于使用的界面和工具,以及高度可扩展的计算和存储资源。价格根据使用量和功能等级而定,适用于个人开发者和企业团队。
探索YouTube上最新的机器学习/人工智能课程
ML-YouTube-Courses是一个开源项目,致力于整理和索引YouTube上最新的、最好的机器学习课程。项目包含各种主题的课程,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等,涵盖基础知识和前沿技术。该项目帮助开发者和学习者高效地发现优质的在线教程。
提高大学生自学效率和质量的智能学习助手
夸克App推出的AI学习助手基于自研大模型,通过智能化的解题思路和讲解方式,提升大学生自学效率和质量。采用夸克宝宝的虚拟形象进行题目讲解,提供“考点分析”“详解步骤”“答案总结”等详细内容。并通过夸克网盘实现学习资料备份和使用,以及夸克扫描王提取核心复习内容。覆盖英语等学科的选择题、填空题、阅读题等常考题型,后续将加入数学等学科。
为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。
LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛,让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法,特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境,以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内,计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。
上传数据,获取机器学习模型
Automated Machine Learning as a Service是一个提供自动化机器学习服务的网站。用户可以通过上传数据来获取他们的机器学习模型,该平台为用户提供了便捷的机器学习模型开发和部署流程。该平台还提供了丰富的功能和优势,包括简单易用的界面、自动化的模型训练和优化、灵活的定价策略等。用户可以根据自己的需求选择适合的定价方案,并在不同的场景中应用该机器学习模型。该产品的定位是为广大用户提供高效、便捷、灵活的机器学习解决方案。
使用机器学习找到最适合您的公寓
growerly.ai是一个使用机器学习算法帮助您找到最适合的公寓的平台。我们提供先进的筛选功能,使用最新的位置数据和每小时更新的租金报价。您可以设置筛选条件和选择感兴趣的社区,每天早上我们将向您通知最佳的公寓。
Apple官方机器学习模型训练框架
Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。
低代码的python机器学习库
PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。
机器学习轻松入门
Lobe是一个免费、易于使用的工具,帮助您训练自定义的机器学习模型,并在您的应用程序中使用。Lobe具备一切您需要将机器学习想法实现的功能。只需展示给它您想让它学习的示例,它就会自动训练一个定制的机器学习模型,可在您的应用程序中使用。
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