问题标签 [magenta]

我需要在 javascript 中创建一个 melSpectrogram 来评估我网站上的音频客户端（应该与 python 中的 librosa 相同）。但我真的很努力这样做，特别是我无法加载此处列出的audio_utils：

https://magenta.github.io/magenta-js/music/modules/_core_audio_utils_.html

有人可以帮我在我的网站的脚本标签中包含哪些库（例如通过 jsdelivr-CDN）以及如何访问 audio_utils 对象以访问方法“melSpectrogram”？

我能够访问 JavaScript 中的核心对象，但该对象不公开/未包含音频工具。

有一个简约的例子会很棒。

太感谢了！

我想知道是否可以将一堆歌曲输入 Magenta 并使用 AI 获得模仿这些歌曲的输出（我觉得 Magenta 应该能够做到这一点）。

例如，我可以输入一堆披头士乐队的歌曲，然后得到一首听起来像他们会播放的歌曲。

这可能吗？它会生成歌词和歌名吗？

我正在使用 Magenta 的Polyphony RNN来生成 MIDI 音乐。我有数据集，但是当涉及到 Magenta 的预处理时，它产生的输出比我预期的要少（它应该与输入相同）。我可以观察到有一些指标可以摆脱输入，但我真的不明白使用哪些或为什么使用它们。

我也不明白如何才能获得我没有作为输出获得的确切输入量（某些管道会产生多种变化）。

附在这篇文章之后，我将留下一张截图，说明管道处理完所有内容后的日志如何：

Polyphony RNN 管道日志：

过滤这些歌曲的相关代码片段可以在第447 - 453行之间执行的度量中找到，称为DAGPipeline_PolyExtractor_training_polyphonic_tracks_discarded_more_than_1_program

先感谢您。

我是 ReactJS 的新手。我正在尝试在 ReactJS 应用程序中使用 Magenta TensorflowJS 库中预先训练的任意样式传输模型。https://www.npmjs.com/package/@magenta/image 尽管在 javascript 中有一个代码示例，但我发现很难将它纳入 React。这是 magenta npm 的示例代码，

我正在上传两个用户图像并将其 URL 存储在两个变量中。对于模型输入，要给出的基本图像和样式图像 URL 还是作为输入的图像？如链接中的示例所示，我不确定如何在 React 中调用 canvas 元素。如何在 ReactJS 中调用这个预训练模型？

Magenta “Tone Transfer” colab获取一种乐器的音频并重新合成它，使其听起来像另一种乐器。凉爽的。

在此过程中，它会分析您上传的音频的特征： audio_features = ddsp.training.metrics.compute_audio_features(audio)

print这条线会产生各种数组，例如频率（以赫兹为单位）：，220.2, 221.0, 300.5...每个数组都代表给定时间片的分析。

我的主要问题是，数组中切片/样本之间的时间间隔是audio_features多少？`（如果它甚至是恒定的......）其次，该间隔是否可以修改？第三（？），可以为每个数组元素获取时间戳吗？

我没有看到任何关于此的 API 文档。

我来自 Javascript；完全是 Python 的初学者，所以如果你从 colab 笔记本或 repo 本身中弄清楚了这一点，这也将有助于理解你是如何发现它的！

如果您好奇，我希望能够使用分析工具进行我自己的自定义音频操作、重新合成和分析，因此我试图ddsp.training.metrics.compute_audio_features(audio)更准确地理解。谢谢！

我在 Google-magenta 阅读了有关“Performance Rnn”的信息，并试图对我自己的 midi 文件进行反向量化。

阅读“自述文件”，我知道它会生成具有表现力时序的音乐我有一些带有量化音符的 midi 文件（所有音符的速度为 100），并试图通过表现力时序和各种速度来改变。

是否可以将输入作为我拥有的 MIDI 文件？或任何其他方式我可以做到这一点？

我正在尝试修改这个 google colab，以便您可以进行批处理，将所有重新合成的音频保存到 zip 中，并将其保存到您的 google 驱动器。

https://colab.research.google.com/github/magenta/ddsp/blob/main/ddsp/colab/demos/timbre_transfer.ipynb

我正在考虑这样做，有人可以说他们正在上传多少个文件，然后在脚本结束时，它会进行一些编码以重新运行所有内容，但下一个音频文件已经加载。任何帮助都会很棒。

我想训练我自己的 Drums_RNN 模型并使用它在带有 magenta-js 的网络浏览器中生成 MIDI。我使用预训练的 drums_rnn 模型进行 midi 生成和合成，但在使用我自己的训练模型时遇到了一些问题。

1）首先，我训练模型如下：

然后在 magenta-js 中使用该模型，如下所示：

这会导致以下错误，如https://github.com/magenta/magenta-js/issues/106中所述

2）正如上面链接的问题中所建议的，我通过包含“--hparams=attn_length=0”解决了这个问题

所以新的 train cmd 是：

我使用相同的 magenta-js 代码生成新的 MIDI，现在得到以下错误：

我还在这个问题的底部添加了整个错误跟踪。我感觉我的启动序列的输入维度与训练网络的维度不兼容。但是，我不知道如何解决它。

额外的信息：

1. 我可以使用带有以下 cmd 的 CLI 使用此模型生成新的 midi 序列：

   drums_rnn_generate --config="drum_kit" --run_dir="model_path" --hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64],attn_length=0" --output_dir="path_2"

model.continueSequence()但是，与from magenta-js不同，此 cmd 不需要启动序列。

2. 当我使用预训练的 DrumsRNN 模型在 magenta-js 中生成 midi 时，我没有任何错误。

完整的错误跟踪：

我能够通过 colab 训练基于 perofrmance_rnn_compact 架构的 midi 数据集。我还可以通过以下方式生成一系列笔记：

不幸的是，我无法通过以下方式从我训练有素的检查点创建一个 mag 包：

看起来生成的捆绑文件可能已损坏或无法正常工作。它不能用于通过以下方式从中创建新的 midi 音符序列：

我认为这可能与我的 performance_with_dynamics_compact 模型的“紧凑”形状有关？

也许有人有想法？

我收到以下错误：

在此先感谢，克里斯蒂安

我正在尝试使用 Google Colab遵循此处的代码，但出现错误：

我已将 TensorFlow 模型下载到谷歌驱动器（可以在此处找到），它适用于使用以下代码的编码阶段：

但是，一旦我添加了解码步骤：

我得到了错误the model checkpoint can't be found，但除非我快疯了，否则我不得不在编码步骤中使用该模型，它工作得很好。