Suno AIWe are building a future where anyone can make great music. No instrument needed, just imagination. From your mind to music.
meta/musicgen – Run with an API on Replicate
Run time and cost This model runs on Nvidia A100 (40GB) GPU hardware. Predictions typically complete within 61 seconds. The predict time for this model varies significantly based on the inputs. Model Description MusicGen is a simple and controllable model for music generation. This deployment exposes two versions of MusicGen: Melody. A 1.5 billion parameter model that you can prompt with both text
プログラムは音楽だ (A program is a music.)
この資料の背景 この資料は、子供にプログラミングを教えるのに、音がなる題材だとデバッグが容易であることと、音楽活動をされているプログラマの方々との意見交換に基づいています。 何人かは、プログラマに転身される過程におつきあいしています。 そんな方の紹介からまず。 公開算譜(open source)は楽しいの (just want to have fun.) から参照しました。 # ある日の午後 音楽活動をされているプログラマの方と話をした。 音楽のこと。 オープンソースのこと。 心理学のこと。 音楽 音楽を専門家としてお金をもらって活動するか、 音楽以外の職業を持ち音楽を自分の楽しみとして活動するか、 それ以外にも色々な状況がある。 音楽から少し視点を変えて美術ならどうだろう。 美術であれば、専門家で、美術活動だけでは食えずに、 学校の先生をしたり、別に職業を持って絵を描いている人たちは大勢
Deep Learningで楽曲認識 - Qiita
様々な曲を聴かせて、そのアーティストが誰なのかを認識させようという試みです。認識部分はDeep Learningに任せます。頼んだ！ イメージとしては学習したモデルを用いて、マイクに向けて直接音楽を流して、「これはミスチルや！」という感じにリアルタイムに推定してくれるシステムを作りました。 githubに公開しました。 なお、学習時はGPUを使っていますが、学習済みモデルを使って推論させるときはGPUではなくCPUを使うコードになっていますが、別にGPUでも動きます。 （単に、推論させるときには別のPCで実行させていて、そのPCにはGPUが載っていなかったからというだけです。） https://github.com/slowsingle/music_classification 「頼んだ！」とは言いつつも... 曲の波形をそのままネットワークに学習させても、訓練誤差は縮まれど、実際に出来上
Deep Karaoke_Extracting Vocal Sounds from Musical Mixtures using a Convolutional Deep Neural Network_arxiv
Deep Karaoke: Extracting Vocals from Musical Mixtures Using a Convolutional Deep Neural Network Andrew J.R. Simpson #1 , Gerard Roma#2 , Mark D. Plumbley#3 # Centre for Vision, Speech and Signal Processing, University of Surrey Guildford, UK 1 andrew.simpson@surrey.ac.uk 2 g.roma@surrey.ac.uk 3 m.plumbley@surrey.ac.uk Abstract—Identification and extraction of singing voice from within musical mix
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