awesome ai music generation

Generasi Musik Luar Biasa dengan AI

Selamat datang di daftar Generasi Musik Luar Biasa dengan AI, kumpulan sumber daya, proyek, dan kerangka kerja yang dikurasi di persimpangan antara kecerdasan buatan dan kreasi musik. Selama bertahun-tahun, bidang musik generatif telah mengalami evolusi yang signifikan, didorong oleh kemajuan dalam pembelajaran mesin dan teknologi pembelajaran mendalam. Dari komposisi algoritmik hingga pembuatan musik real-time, AI telah membuka cakrawala baru, memungkinkan perpaduan kreativitas dan otomatisasi yang sebelumnya tidak terbayangkan.

Daftar ini bertujuan untuk menjadi pusat komprehensif bagi para penggemar, peneliti, dan profesional, yang menyatukan proyek-proyek perintis, makalah penelitian berpengaruh, dan kerangka kerja canggih yang membentuk masa depan generasi musik melalui AI. Baik Anda seorang musisi yang menjelajahi batas-batas digital, seorang peneliti yang mendorong batas-batas apa yang mungkin, atau seorang pengembang yang ingin mengintegrasikan kemampuan musik berbasis AI ke dalam aplikasi, koleksi ini akan memberikan sumber inspirasi dan pengetahuan yang kaya.

Daftar isi

• Proyek GitHub
• Artikel & Blog
• Kursus Daring
• Buku
• Makalah Penelitian
• Video
• Alat & Perangkat Lunak
• Konferensi & Acara
• Slide & Presentasi

Proyek GitHub

• Magenta: Generasi Musik dan Seni dengan Kecerdasan Mesin ??️ (18712 bintang)
• Audiocraft: Perpustakaan untuk pemrosesan dan pembuatan audio dengan pembelajaran mendalam, termasuk MusicGen, LM generasi musik yang dapat dikontrol dengan pengondisian tekstual dan melodi (17044 bintang)
• Muzic: Pemahaman dan Generasi Musik dengan Kecerdasan Buatan? (3765 bintang)
• musiclm-pytorch: Implementasi PyTorch dari MusicLM, model canggih Google untuk pembuatan musik menggunakan jaringan perhatian? (2763 bintang)
• riffusion: Difusi stabil untuk pembuatan musik real-time? (2727 bintang)
• Mubert-Text-to-Music: Buku catatan yang mendemonstrasikan pembuatan musik berbasis cepat menggunakan Mubert API? (2674 bintang)
• riffusion-app: Difusi stabil untuk pembuatan musik real-time di aplikasi web? (2474 bintang)
• Magenta.js: Generasi Musik dan Seni dengan Machine Learning di browser ??️ (1899 bintang)
• AudioLDM2: Pembuatan Teks-ke-Audio/Musik? (1733 bintang)
• musegan: AI untuk Generasi Musik? (1602 bintang)
• Radium : Editor musik grafis dan pelacak generasi berikutnya. ?⚡️ (805 bintang)
• GRUV : Proyek Python untuk pembuatan musik algoritmik. ?? (798 bintang)
• DeepJ : Model pembelajaran mendalam untuk generasi musik dengan gaya tertentu. ? (717 bintang)
• Music Generation with Deep Learning : Sumber daya tentang pembuatan musik menggunakan deep learning. ? (700 bintang)
• Musika : Pembuatan musik gelombang cepat tanpa batas. ?? (646 bintang)
• Penelitian Generasi Musik : Kumpulan sumber penelitian generasi musik. ?? (516 bintang)
• MusPy : Perangkat untuk pembuatan musik simbolik. ?? (387 bintang)
• MusicGenerator : Bereksperimenlah dengan beragam model pembelajaran mendalam untuk pembuatan musik dengan TensorFlow. ?? (309 bintang)
• MuseTree : Generasi musik AI untuk dunia nyata. ?? (215 bintang)
• VampNET : Generasi musik dengan transformator bertopeng! ?? (204 bintang)

Artikel & Blog

• Pembuatan Musik yang Sederhana dan Dapat Dikontrol: Model Bahasa (LM) tunggal yang disebut MusicGen yang beroperasi pada representasi musik diskrit terkompresi, memungkinkan kontrol yang lebih baik atas keluaran yang dihasilkan. Sampel musik, kode, dan model tersedia di tautan yang disediakan.
• Sistem Pembuatan Musik Afektif Berbasis AI: Tinjauan Metode: Tinjauan komprehensif sistem AI-AMG, mendiskusikan elemen penyusunnya, mengkategorikan sistem yang ada berdasarkan algoritma inti, dan mengeksplorasi pendekatan berbasis AI untuk membuat musik afektif.
• Music FaderNets: Pembuatan Musik Terkendali Berbasis Tinggi: Kerangka kerja (Music FaderNets) untuk mempelajari representasi fitur tingkat tinggi dengan memanipulasi atribut tingkat rendah melalui penguraian fitur dan teknik regularisasi laten.
• Generasi Musik berdasarkan Pembelajaran Mendalam-Tantangan dan Arah: Tinjauan tentang pendekatan pembelajaran mendalam untuk generasi musik, membahas keterbatasan mereka dalam hal kreativitas dan kontrol.
• MusPy: Perangkat untuk Pembuatan Musik Simbolik: Pengenalan MusPy, pustaka Python sumber terbuka untuk pembuatan musik simbolik, menyediakan alat untuk manajemen kumpulan data, pemrosesan awal data, dan evaluasi model. Analisis statistik dari kumpulan data yang didukung juga disertakan.
• Pembuatan musik dengan dukungan autoencoder berulang variasional: Pengenalan arsitektur jaringan baru, autoencoder variasional yang didukung oleh sejarah, untuk menghasilkan pola melodi yang lebih panjang. Heuristik penyaringan digunakan untuk menyempurnakan musik yang dihasilkan.
• Generasi Musik Simbolik dengan Model Difusi: Penerapan model difusi untuk memodelkan musik simbolik, menunjukkan generasi yang kuat dan hasil yang memenuhi syarat.
• Magenta: Sebuah proyek penelitian yang mengeksplorasi peran pembelajaran mesin dalam penciptaan seni dan musik.
• Cara menghasilkan musik dengan Python: Dasar-dasar: Artikel yang membahas dasar-dasar menghasilkan musik dengan Python, menyoroti penggunaannya dalam pembuatan MIDI prosedural.
• MidiNet: Jaringan Adversarial Generatif Konvolusional untuk: Investigasi penggunaan jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk menghasilkan melodi dalam domain simbolik, memperkenalkan mekanisme kondisional, dan memperluas ke beberapa saluran MIDI.
• Survei Kecerdasan Buatan untuk Generasi Musik: Agen ...
• Makalah survei ini mengeksplorasi bidang pembuatan musik dengan kecerdasan buatan (AI), membahas teknik komposisi dan kemajuan sistem AI yang meniru proses pembuatan musik. Hal ini juga menyoroti peran kumpulan data, model, antarmuka, dan pengguna dalam proses pembuatan musik, serta potensi aplikasi dan arah penelitian di masa depan.
• Menghasilkan Musik Dengan Kecerdasan Buatan?
• Artikel ini memberikan wawasan tentang bagaimana jaringan saraf berulang (RNN) dapat digunakan untuk menghasilkan musik dengan pembelajaran mesin. Ini berfungsi sebagai penyegaran untuk teknik pembuatan teks berbasis RNN.
• Dari Jaringan Syaraf Tiruan hingga Pembelajaran Mendalam untuk Musik ...
• Makalah ini mengeksplorasi penerapan teknik pembelajaran mendalam dalam generasi musik. Ini menawarkan tutorial tentang bagaimana pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mempelajari gaya musik secara otomatis dan menghasilkan sampel musik.
• Noise2Music: Generasi Musik Berkondisi Teks dengan Difusi ...
• Penelitian ini memperkenalkan Noise2Music, sebuah sistem yang memanfaatkan model difusi untuk menghasilkan klip musik berkualitas tinggi dari perintah teks. Ini menunjukkan bagaimana audio yang dihasilkan dapat menangkap genre, tempo, instrumen, suasana hati, dan era yang ditentukan dalam teks.
• Autoencoder Variasi Pengklasifikasian dengan Aplikasi untuk ...?
• Makalah ini menyajikan model berdasarkan kerangka variasional autoencoder (VAE) untuk pembuatan musik algoritmik. Model ini menggabungkan pengklasifikasi untuk menyimpulkan kelas diskrit dari data yang dimodelkan, memungkinkan pembuatan rangkaian musik dalam kunci yang berbeda.
• Menghasilkan Musik Ambien dari WaveNet
• Postingan ini membahas motivasi dan pendekatan untuk menghasilkan musik ambient menggunakan WaveNet Google DeepMind, sebuah model audio-generatif.
• Menghasilkan Musik menggunakan Jaringan Neural LSTM
• Entri blog ini menyajikan penggunaan jaringan saraf memori jangka pendek (LSTM) untuk pembuatan musik. Ini mencakup perbaikan yang dilakukan pada model LSTM yang sudah ada.
• Model Probabilistik Difusi Diskrit untuk Generasi Musik Simbolik?
• Karya ini memperkenalkan generasi musik simbolik polifonik menggunakan Model Probabilistik Difusi Diskrit (DDPMs). Model ini menunjukkan pembuatan sampel berkualitas tinggi dan memungkinkan pengisian fleksibel pada tingkat nada. Makalah ini juga membahas evaluasi kualitas sampel musik dan kemungkinan penerapan model ini.

Kursus Daring

• Kursus & Sertifikasi AI Generatif: Ambil langkah selanjutnya dalam perjalanan profesional Anda dan daftar kursus AI Generatif hari ini! Telusuri Kursus AI Generatif yang ditawarkan dari universitas ternama dan pemimpin industri. ?
• Kursus Pembuatan Seni AI Lengkap - MASTER 2 Pemula: Pelajari cara menghasilkan segala sesuatu mulai dari Bahasa, Seni, Musik & banyak lagi menggunakan algoritma AI mutakhir. ??
• Andrew Ng: Mengumumkan Spesialisasi Pembelajaran Mendalam Saya yang Baru: Selami pembelajaran mendalam bersama Andrew Ng, pakar AI terkenal, dan pelajari dasar-dasar bidang menarik ini. ?
• Kursus & Sertifikasi Pembelajaran Mendalam Terbaik (Kursus): Tingkatkan keterampilan dan pengetahuan pembelajaran mendalam Anda dengan mendaftar di berbagai kursus yang ditawarkan oleh universitas terkemuka dan pemimpin industri.

Buku

• Teknik Pembelajaran Mendalam untuk Generasi Musik : Buku ini menyajikan survei dan analisis tentang bagaimana pembelajaran mendalam dapat dimanfaatkan untuk menghasilkan konten musik, memberikan wawasan bagi mahasiswa, praktisi, dan peneliti.
• Komposisi Algoritma: Paradigma Pembuatan Musik Otomatis : Menawarkan gambaran rinci tentang komposisi algoritmik, buku ini berfokus pada prosedur dan prinsip penting dalam cara yang praktis.
• Pembuatan Musik Praktis dengan Magenta : Jelajahi peran pembelajaran mendalam dalam pembuatan musik dan komposisi berbantuan dengan Magenta. Panduan praktis ini mengintegrasikan model ML ke dalam alat produksi musik yang ada.
• Pembelajaran Mesin dan Generasi Musik : Selidiki titik temu antara pembelajaran mesin dan generasi musik dengan buku komprehensif ini, yang membahas penggunaan teknik ML dalam membuat musik.

Makalah Penelitian

• Pembuatan Musik Sederhana dan Terkendali : Makalah ini memperkenalkan MusicGen, Model Bahasa tunggal (LM) yang menghasilkan sampel musik berkualitas tinggi yang dikondisikan pada deskripsi tekstual atau fitur melodi, memungkinkan kontrol yang lebih baik atas keluaran yang dihasilkan. Ini menampilkan kinerja yang unggul dibandingkan dengan garis dasar pada tolok ukur teks-ke-musik standar.
• Generasi Musik Neural yang Efisien : MeLoDy (M untuk musik; L untuk LM; D untuk difusi) diusulkan sebagai model difusi berpemandu LM yang menghasilkan audio musik dengan kualitas tercanggih sekaligus mengurangi gerakan maju dalam proses pengambilan sampel, menjadikannya efisien secara komputasi.
• Noise2Music: Pembuatan Musik Berkondisi Teks dengan Difusi : Makalah ini menyajikan Noise2Music, serangkaian model difusi yang dilatih untuk menghasilkan klip musik 30 detik berkualitas tinggi dari perintah teks. Ini mengeksplorasi pilihan yang berbeda untuk representasi perantara dan menunjukkan kemampuan untuk mencerminkan elemen kunci dari teks prompt dengan tepat.
• VampNet: Pembuatan Musik melalui Pemodelan Token Akustik Bertopeng: VampNet memanfaatkan arsitektur transformator dua arah dan jadwal penyembunyian variabel selama pelatihan untuk menghasilkan bentuk gelombang musik dengan ketelitian tinggi yang koheren. Ini menampilkan kemampuan dalam sintesis musik, kompresi, inpainting, dan variasi.
• MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks : Makalah ini mengusulkan tiga model untuk pembuatan musik multi-track simbolik menggunakan generative adversarial network (GANs), dengan mempertimbangkan dinamika temporal dan saling ketergantungan antar track.
• JEN-1: Pembuatan Musik Universal Berpanduan Teks dengan Difusi : JEN-1 diperkenalkan sebagai model fidelitas tinggi universal untuk pembuatan teks-ke-musik, menggabungkan pelatihan autoregresif dan non-autoregresif. Ini menunjukkan kinerja unggul dalam penyelarasan teks-musik dan kualitas musik.
• Museformer: Transformer dengan Butir Halus dan Kasar Perhatian : Museformer adalah pendekatan berbasis Transformer untuk generasi musik yang mengatasi tantangan terkait rangkaian musik yang panjang dan struktur pengulangan musik. Ini memperkenalkan mekanisme perhatian yang halus dan kasar untuk menangkap struktur musik yang relevan secara efisien.
• Survei Komprehensif tentang Deep Music Generation: Perspektif Multi-level : Survei ini memberikan gambaran umum tentang teknik pembelajaran mendalam dalam generasi musik, yang mencakup berbagai tugas komposisi pada tingkat generasi musik yang berbeda (pembuatan skor, pembuatan pertunjukan, dan pembuatan audio).
• GAN Terkuantisasi untuk Pembuatan Musik Kompleks dari Video Tari : Dance2Music-GAN (D2M-GAN) adalah kerangka kerja multi-modal permusuhan yang menghasilkan sampel musik kompleks yang dikondisikan pada video tarian. Ini menggunakan representasi audio Vector Quantized (VQ) untuk menghasilkan gaya musik dansa yang beragam.
• Musika! Pembuatan Musik Bentuk Gelombang Tak Terbatas yang Cepat: Sistem pembuatan musik yang cepat dan dapat dikontrol pengguna yang memungkinkan pembuatan musik secara real-time dengan durasi yang sewenang-wenang jauh lebih cepat daripada pada CPU konsumen.
• Tinjauan sistematis terhadap generasi musik berbasis kecerdasan buatan: Menyediakan berbagai publikasi dan mengeksplorasi minat musisi dan ilmuwan komputer terhadap generasi musik otomatis berbasis AI.
• MidiNet: Jaringan Adversarial Generatif Konvolusional untuk Generasi Musik: Memperkenalkan penggunaan jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk menghasilkan melodi dalam domain simbolik.
• Generasi Musik dengan Pembelajaran Mendalam-Tantangan dan Arah: Menjelajahi keterbatasan pembelajaran mendalam untuk generasi musik dan kebutuhan akan kontrol, struktur, kreativitas, dan interaktivitas.
• Apa yang hilang dari generasi musik mendalam? Sebuah studi tentang pengulangan dan struktur: Menyelidiki pemahaman tentang struktur dan pengulangan musik dalam konteks generasi musik dan menyarankan kriteria musik formal baru dan metode evaluasi.
• Pembuatan Musik Simbolik dengan Model Difusi: Mempresentasikan teknik untuk melatih model difusi pada data sekuensial untuk menghasilkan musik simbolik dengan hasil pembangkitan tanpa syarat yang kuat dan hasil pengisian bersyarat post-hoc.
• Model Probabilistik Difusi Diskrit untuk Pembuatan Musik Simbolik: Menjelajahi penerapan Model Probabilistik Difusi Diskrit (D3PM) untuk menghasilkan musik simbolik polifonik dengan kualitas sampel tinggi dan pengisian yang fleksibel.
• MMM: Menjelajahi Generasi Musik Multi-Track Bersyarat dengan Transformer: Memperkenalkan sistem generatif berdasarkan arsitektur Transformer untuk menghasilkan musik multi-track dengan kontrol dan penanganan ketergantungan jangka panjang yang lebih besar.
• Teknik Pembelajaran Mendalam untuk Generasi Musik - Sebuah Survei: Menganalisis berbagai cara menggunakan pembelajaran mendalam untuk menghasilkan konten musik, yang mencakup tujuan, representasi, arsitektur, tantangan, dan evaluasi.
• Mo^usai: Pembuatan Teks-ke-Musik dengan Difusi Laten Konteks Panjang: Menjembatani hubungan antara teks dan musik dengan model pembuatan teks-ke-musik yang sangat efisien yang dapat menghasilkan musik stereo berkualitas tinggi selama beberapa menit dari deskripsi tekstual.

Video

• Generasi Musik dengan Magenta: Menggunakan Machine Learning dalam Seni - 7 Nov 2019. Membuat musik itu sulit, dan kurangnya inspirasi bisa jadi hal yang menakutkan. Video ini mengeksplorasi bagaimana pembelajaran mesin dapat digunakan dalam pembuatan musik.
• Bagaimana cara membuat kode algoritma genetika generasi musik? - 3 Apr 2021. Video ini membahas pengkodean algoritma genetika untuk menghasilkan musik, berdasarkan konsep yang disajikan dalam video sebelumnya.
• Pembelajaran Mendalam untuk Generasi Musik - 8 Februari 2018. Dalam episode acara AI kali ini, Erika menjelaskan cara membuat model pembelajaran mendalam menggunakan musik sebagai masukan, mempelajari aspek teknis pembuatan musik menggunakan pembelajaran mendalam.
• Menulis Heavy Metal dengan GPT - HuggingFace untuk Musik - 26 Jan 2022. Video ini menampilkan penggunaan HuggingFace untuk generasi musik, yang secara khusus berfokus pada pembuatan musik heavy metal.
• MusicGen: Penjelasan Pembuatan Musik yang Sederhana dan Terkendali - 25 Juni 2023. Video ini memberikan penjelasan tentang MusicGen, sebuah kerangka kerja untuk pembuatan musik yang sederhana dan dapat dikontrol.
• Jawlove - Semuanya Akan Baik-Baik Saja - YouTube - Video musik yang menampilkan lagu "Semuanya Akan Baik-Baik Saja" oleh Jawlove.
• Permulaan Musikal dengan Karen #7 Slippery Fish - YouTube - Video dari program Music Generation Waterford yang menampilkan pertunjukan pendidikan musik.
• Perayaan Sibernetik | EDM | Loudly AI Music Generator - YouTube - Video yang mendemonstrasikan penggunaan Loudly AI Music Generator untuk membuat musik EDM.
• Music Generation Cork City - YouTube - Daftar putar video yang menampilkan pertunjukan Music Generation Cork City.
• Alat penghasil musik AI teratas (alat yang tersedia untuk umum) - video - Video yang mengeksplorasi alat penghasil musik AI teratas yang tersedia, termasuk Mubert AI, AIVA, Soundraw, Beatoven AI, Boomy, dan Amper Music.

Alat & Perangkat Lunak

• Stability AI memperkenalkan 'Stable Audio': Platform serbaguna untuk AI Music Generation. Stability AI telah meluncurkan platform AI baru, Stable Audio, yang menawarkan model difusi laten baru untuk menghasilkan audio yang dikondisikan pada metadata dan waktu, memberikan waktu inferensi yang lebih cepat dan kontrol kreatif.
• SuperCollider: Server audio, bahasa pemrograman, dan IDE untuk sintesis suara. SuperCollider adalah platform untuk sintesis audio dan komposisi algoritmik.
• Generator Musik AI Sumber Terbuka Terbaik: Implementasi AudioLM, pendekatan pemodelan bahasa untuk pembuatan audio menggunakan Pytorch. Ini mencakup mekanisme pengondisian untuk kontrol lebih besar atas musik yang dihasilkan.
• Soundful: Generator Musik AI yang memungkinkan pembuat konten menghasilkan lagu bebas royalti secara instan. Soundful menghasilkan musik berkualitas tinggi menggunakan teknologi AI, sehingga memudahkan siapa pun untuk membuat musik yang terdengar profesional.
• Strasheela: Sistem komposisi musik berbasis kendala. Pengguna mendefinisikan teori musik dengan seperangkat aturan komposisi, dan sistem menghasilkan musik yang sesuai dengan teori tersebut.
• Generator Musik AI Terbaik - Ulasan & Perbandingan 2023: Alat online dengan berbagai cara untuk membuat cover lagu, termasuk mencari lagu, mengunggah file audio, dan merekam secara langsung.
• Apa Itu Musik yang Dihasilkan AI? Alat Musik Terbaik tahun 2023: Perangkat lunak yang memungkinkan bisnis menjelajahi musik yang dihasilkan AI sebagai alternatif yang lebih murah, menawarkan uji coba gratis dengan proyek musik tanpa batas dan pengunduhan lagu bulanan.
• Perangkat Lunak Pengeditan Audio Terbaik di tahun 2023: Bandingkan Ulasan di 100+ | G2: Daftar lengkap perangkat lunak pengeditan audio yang biasa digunakan oleh teknisi audio dan produser musik, dengan ulasan produk real-time dari pengguna terverifikasi.
• Ulasan Psychle Modular Music Creation Studio - 2023: Ulasan pengguna dan penilaian proyek perangkat lunak sumber terbuka gratis Psyche Modular Music Creation Studio.

Konferensi & Acara

• Acara Neuton.AI - Neuton.AI mengadakan berbagai acara, termasuk ARM Tech Talk tentang Sikat Gigi Cerdas Generasi Berikutnya dan memamerkan kerangka jaringan saraf unik mereka untuk membuat model ringkas dengan ukuran dan akurasi optimal.
• Acara FUTURE DEAD ARTISTS - Tetap dapatkan informasi terkini tentang acara mendatang oleh FUTURE DEAD ARTISTS, termasuk Kelas Mahasiswa Baru FDA 2023: FUTURE GENERATION Artists Talk.
• AI Generatif, Aplikasi, dan DevOps | AI/ML Talks - Pulumi menyajikan ceramah tentang Generative AI, Apps, dan DevOps di bidang AI/ML Talks pada tanggal 19 Oktober 2023, di Seattle, WA.
• Wanita dalam Teknologi & Kewirausahaan - Happy Hour Bab Fort Lauderdale - Acara Happy Hour Bab Fort Lauderdale untuk Wanita dalam Teknologi & Kewirausahaan.

Slide & Presentasi

• Generasi musik algoritmik | PPT: Slide yang membahas pembuatan musik algoritmik, tersedia gratis dalam bentuk PDF atau tampilan online.
• Generasi Musik dengan Pembelajaran Mendalam | PPT: Presentasi yang mengeksplorasi pembuatan musik menggunakan pembelajaran mendalam, dapat diunduh sebagai PDF atau untuk dilihat online.
• Pembuatan Musik Latar Belakang Video dengan Transformator Musik Terkendali: Slide yang membahas pembuatan musik latar video menggunakan transformator musik yang dapat dikontrol, tersedia dalam bentuk PDF atau untuk dilihat online.
• Pembuatan Musik Otomatis Menggunakan Pembelajaran Mendalam | PDF: Slide yang menjelaskan proses pembuatan musik otomatis menggunakan pembelajaran mendalam, dapat diunduh sebagai PDF atau untuk dilihat online.
• MuseGAN: Multi-track Sequential Generative Adversarial Networks for Symbolic Music Generation and Accompaniment (AAAI 2018): Slide yang menampilkan MuseGAN, sebuah kerangka kerja untuk jaringan adversarial generatif sekuensial multi-track untuk pembuatan dan pengiring musik simbolik, tersedia dalam bentuk PDF atau untuk dilihat online.
• Komposisi Musik Otomatis dengan Transformers, Jan 2021 | PPT: Presentasi memperkenalkan proyek yang sedang berjalan mengenai komposisi musik otomatis menggunakan Transformers, dapat diunduh sebagai PDF atau untuk dilihat online.
• Tutorial ISMIR 2019: Menghasilkan musik dengan jaringan adversarial generatif (GAN): Slide dari tutorial ISMIR 2019 tentang menghasilkan musik dengan jaringan adversarial generatif (GAN), tersedia dalam bentuk PDF atau untuk dilihat online.
• PopMAG: Generasi Pengiring Musik Pop | PPT: Slide yang membahas PopMAG, kerangka kerja untuk pembuatan pengiring musik pop, tersedia dalam bentuk PDF atau untuk dilihat online.
• Kecerdasan Buatan dan Musik | PPT: Slide yang mengeksplorasi penerapan jaringan saraf berulang yang dipasangkan dengan LSTM untuk pembuatan musik, dapat diunduh sebagai PDF atau untuk dilihat online.
• Pembelajaran mesin untuk aplikasi AI kreatif dalam musik (November 2018) | PPT: Presentasi tentang pembelajaran mesin untuk aplikasi AI kreatif dalam musik, tersedia dalam bentuk PDF atau untuk dilihat online.

---

Versi awal Awesome List ini dibuat dengan bantuan Awesome List Generator. Ini adalah paket Python sumber terbuka yang menggunakan kekuatan model GPT untuk secara otomatis mengkurasi dan menghasilkan titik awal untuk daftar sumber daya yang terkait dengan topik tertentu.