Musicaiz: a python library for symbolic music generation, analysis and visualization
Hernandez-Olivan, Carlos (Universidad de Zaragoza) ; Beltran, Jose R. (Universidad de Zaragoza)
Resumen: In this article, we present musicaiz, an object-oriented library for analyzing, generating and evaluating symbolic music. The submodules of the package allow the user to create symbolic music data from scratch, build algorithms to analyze symbolic music, encode MIDI data as tokens to train deep learning sequence models, modify existing music data and evaluate music generation systems. The evaluation submodule builds on previous work to objectively measure music generation systems and to be able to reproduce the results of music generation models. The library is publicly available online. We encourage the community to contribute and provide feedback.
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.softx.2023.101365
Año: 2023
Publicado en: SoftwareX 22 (2023), 101365 [6 pp]
ISSN: 2352-7110
Factor impacto JCR: 2.4 (2023)
Categ. JCR: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING rank: 54 / 131 = 0.412 (2023) - Q2 - T2
Factor impacto CITESCORE: 5.5 - Computer Science Applications (Q2) - Software (Q2)
Factor impacto SCIMAGO: 0.544 - Computer Science Applications (Q2) - Software (Q3)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA-FEDER/T60-20R-AFFECTIVE LAB
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MCIU-AEI-FEDER/RTI2018-096986-B-C31
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Tecnología Electrónica (Dpto. Ingeniería Electrón.Com.)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.
Exportado de SIDERAL (2024-07-31-10:08:56)
Visitas y descargas
Idioma: Inglés
DOI: 10.1016/j.softx.2023.101365
Año: 2023
Publicado en: SoftwareX 22 (2023), 101365 [6 pp]
ISSN: 2352-7110
Factor impacto JCR: 2.4 (2023)
Categ. JCR: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING rank: 54 / 131 = 0.412 (2023) - Q2 - T2
Factor impacto CITESCORE: 5.5 - Computer Science Applications (Q2) - Software (Q2)
Factor impacto SCIMAGO: 0.544 - Computer Science Applications (Q2) - Software (Q3)
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/DGA-FEDER/T60-20R-AFFECTIVE LAB
Financiación: info:eu-repo/grantAgreement/ES/MCIU-AEI-FEDER/RTI2018-096986-B-C31
Tipo y forma: Artículo (Versión definitiva)
Área (Departamento): Área Tecnología Electrónica (Dpto. Ingeniería Electrón.Com.)
Debe reconocer adecuadamente la autoría, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se han realizado cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero no de una manera que sugiera que tiene el apoyo del licenciador o lo recibe por el uso que hace. No puede utilizar el material para una finalidad comercial. Si remezcla, transforma o crea a partir del material, no puede difundir el material modificado.Exportado de SIDERAL (2024-07-31-10:08:56)
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Registro creado el 2023-03-23, última modificación el 2024-07-31