# MusiCoder **Repository Path**: zymITsky/MusiCoder ## Basic Information - **Project Name**: MusiCoder - **Description**: :musical_score:基于深度学习的轻量化音乐质感转换系统 - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 1 - **Created**: 2019-05-31 - **Last Updated**: 2024-12-20 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ![image](./doc/img/llogo.png) # 基于深度学习的轻量化音乐质感转换系统 [![Maintenance](https://img.shields.io/badge/Maintained%3F-no-orange.svg)](https://sourceforge.net/projects/musicoder/) [![Open Source Helpers](https://www.codetriage.com/pzoom522/musicoder/badges/users.svg)](https://www.codetriage.com/pzoom522/musicoder) [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/ansicolortags/badge/?version=latest)](https://github.com/Pzoom522/Musicoder/wiki) [![Status](https://img.shields.io/pypi/status/ansicolortags.svg)](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/releases) [![Ask Me Anything !](https://img.shields.io/badge/Ask%20me-anything-1abc9c.svg)](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/issues) [![BUAA !](https://img.shields.io/badge/BUAAER%3F-yes-blue.svg)](http://www.buaa.edu.cn/) [![996ICU license](https://img.shields.io/badge/License-996ICU-brown.svg)](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/LICENSE) [![996.icu](https://img.shields.io/badge/link-996.icu-red.svg)](https://996.icu) ## :white_flower:项目简介 ### 使用方法 - :wrench:下载发行版,请访问[release](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/releases)或[项目页面](https://sourceforge.net/projects/musicoder/) - :book:软件说明详见[帮助文档](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/wiki) - :warning: 在上线一年后,__我们已于2019.04.08正式停服__。您可以自行配置后台进行体验。感谢您的支持! ### 介绍视频

### 功能简介 > 像给照片选取滤镜一样,自由地改变自己喜欢的音乐的风格与流派 - :musical_note:基于深度学习算法,改变歌曲的质感(已经完成封装,可以直接调用); - :cloud:经过裁剪与优化的模型,可部署在低配置云服务器上,并借助我们的通讯组件与客户端实现相应交互式应用; - :bulb:轻量级跨平台客户端,资源占用更少,操作逻辑更简,输出时间更短,服务更具想象力。 ### 整体架构

--------- ## :small_red_triangle_down:MusiCoder-服务器端 ### 算法数据流

### 配置及环境要求 #### 基本配置 - Ubuntu 12.04 LTS 及以上 - 内存4G及以上 (推荐) - Python 3 环境 #### 所需主要依赖 - 科学计算与数据可视化:[matplotlib](https://matplotlib.org/)+[scipy](https://scipy.github.io)(numpy/pylab/etc) - 图形图像:[PIL.Image](https://pillow.readthedocs.io) - 音频处理:[librosa](https://librosa.github.io)+[pydub](https://github.com/jiaaro/pydub/)+[ffmpeg](https://ffmpeg.org)(配置为环境变量) ### 模型文件 __请分别解压并放置在 _converter/models_ 下__ [未来感音效](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/audio/future_10.mp3?raw=true)|[水流音效](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/audio/water_10.mp3?raw=true)|[镭射音效](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/audio/laser_10.mp3?raw=true) :-: | :-: | :-: [future.ckpt](https://www.dropbox.com/s/6xhg6ipsn0fq7yy/future.ckpt.zip?dl=0)|[water.ckpt](https://www.dropbox.com/s/y2rstqwq21xph99/water.ckpt.zip?dl=0)|[laser.ckpt](https://www.dropbox.com/s/wln82c3c6ibhbfx/laser.ckpt.zip?dl=0) ![img](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/img/future.jpg?raw=true)|![img](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/img/water.jpg?raw=true)| ![img](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/blob/master/doc/img/laser.jpg?raw=true) ### 运行 1. 开放端口 ___[port]___ 2. 执行命令,运行程序(后台静默模式)```nohup python3 server.py [port] &``` ### 性能预估 在配置为双核Intel® Xeon® CPU E5-26xx v4 CPU和4G内存的设备上,极限负载为同时承受约20个客户端的峰值任务。 在正常连接情况下,服务器端程序应当可以对各类情况做出正确反馈。但是在客户端中途掉线时,可能会导致 ___temp___ 目录下出现残留文件,建议定时进行清除。 ## :small_red_triangle:MusiCoder-客户端

### 配置要求 - 较新的Window系统。4G内存及以上。 - 暂无特殊环境要求。如果发现,请在[issue](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/issues)中提出。 ### ~~数据传输信息~~ ~~此次客户端发行版本所连接的服务器[ip:端口]为[140.143.62.99:2333]~~ ~~此服务器性能较差(__双核cup,4G内存__)。如果想部署自己的服务,请针对服务器进行重新配置。具体的调整详见[帮助文档](https://github.com/Pzoom522/MusiCoder/wiki/2.0-Requirements-&-Installation#%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%83%A8%E7%BD%B2)~~ ### ~~安装及运行说明~~ ~~直接启动对应版本的安装包即可安装。安装完成后,联网条件下启动,进行使用。~~ ## :link:References Please cite us and give a :star: if you found this repo useful: ``` @misc{peng2018MusiCoder, title={A Lightweight Music Texture Transfer System}, author={Xutan Peng and Chen Li and Zhi Cai and Faqiang Shi and Yidan Liu and Jianxin Li}, year={2018}, eprint={1810.01248}, archivePrefix={arXiv} } ```