开源项目推荐：AI音频实验鼓机

开源项目推荐：AI音频实验鼓机

aiexperiments-drum-machine Thousands of everyday sounds, organized using machine learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aiexperiments-drum-machine

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是由Google Creative Lab团队开发的AI音频实验项目，名为“AI音频实验鼓机”（aiexperiments-drum-machine）。该项目主要通过机器学习技术对数千种日常声音进行组织和分类。项目的主要编程语言包括JavaScript、CSS、Python和HTML，其中JavaScript占比最大，达到了71.0%，体现了项目在前端开发方面的重视。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是利用机器学习技术，特别是t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）算法，对声音进行二维空间映射，从而将相似的声音放置在一起。用户可以在这一声音地图上探索相似声音的“社区”，并使用鼓机序列器制作节奏。具体功能如下：

• 声音分类：通过机器学习算法自动对声音进行分类，无需人工标签或描述。
• 声音地图：将相似声音在二维地图上聚集成群，便于用户探索。
• 鼓机功能：用户可以选取地图上的声音，使用鼓机序列器制作节奏。

3. 项目最近更新的功能

根据项目档案，最近的更新主要集中在以下几个方面：

• 优化声音加载：将大型单波形文件分割成多个小MP3文件，加快加载速度，并确保在所有声音未加载完成时也能播放。
• 增加声音元数据：为每个音频块创建匹配的JSON元数据文件，包含位置数据、颜色数据、分析数据和元数据标签，以丰富声音信息。
• 改进声音分析：对声音进行更深入的分析，比较它们与传统鼓声（如踢鼓、军鼓、开闭合的踩镲）的距离，以便更好地将声音分类到鼓机中的不同部分。

通过这些更新，项目在声音处理和用户体验方面都得到了显著提升。

aiexperiments-drum-machine Thousands of everyday sounds, organized using machine learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/aiexperiments-drum-machine