音乐创作

matlab版本的音乐卡农展示了其大师级的创作才能，值得推荐欣赏。

这是一个Matlab开发的钢琴图形用户界面，用于模拟和录制音调。用户可以通过类似钢琴的界面播放和录制音符，调整拍号和音符类型，以改变生成的音频波形和音调长度。录制的音调可以输出为.wav文件，尽管.wav输出功能目前存在问题，需要进一步测试。

学术创作助手 这款工具能够帮助您快速生成符合规范的学术论文结构和内容框架，提高写作效率。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

这个压缩包包含了使用matlab合成《lemon》和《起风了》的代码。在哔哩哔哩上有相关视频教程。打开matlab后，运行lemon.m可以合成《lemon》，运行qifengle.m可以合成《起风了》。合成效果非常逼真，适合用来学习和研究。

这些课件可以供您欣赏、借鉴和转载。

电脑演示程序（DEMO）技术解析与创作流程 DEMO定义与类型 DEMO，即demonstration的缩写，是一种展示电脑图形、音乐以及编程技巧的程序。不同于商业性质的DEMO，将重点探讨为国际性比赛专门制作的DEMO作品。 DEMO的特点与技术实现 这类DEMO作品为观众带来视听享受，并展现电脑图形与音乐的无限可能。其特点包括： 汇编语言: 使用汇编语言进行程序优化，最大限度地发挥硬件性能。 多声道音乐: 采用多声道音乐，增强视听体验的沉浸感。 突破传统绘图: 运用特殊的图形模式（如X MODE），突破标准VGA的限制，实现更丰富的色彩和更高的分辨率。 实时运算: 通过实时运算生成复

Python构建音乐分类器 利用Python强大的机器学习库，我们可以构建精准的音乐分类器。通过提取音频特征，并使用机器学习算法进行训练，可以实现对不同音乐类型进行自动分类。 步骤： 音频特征提取: 使用librosa等库提取音频特征，例如MFCCs、节奏、音色等。 数据集准备: 收集不同类型的音乐样本，并将其标注为相应的类别。 模型选择: 选择合适的机器学习模型，例如支持向量机、决策树或神经网络。 模型训练: 使用准备好的数据集训练选择的机器学习模型。 分类器评估: 使用测试集评估分类器的性能，例如准确率、召回率等指标。 应用场景: 音乐推荐系统 音乐信息检索 音乐版权识别

基于Qt框架，利用Linux系统，我开发了一个集音乐播放和图片展示功能于一体的相册应用程序。

MATLAB程序读取音乐数据，经过处理后播放音乐。