Mindket

YourMT3

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在 Gradio 应用里运行 YourMT3 演示。它的文件夹名称指向把音频转成 MIDI 的音乐转录,适合处理音乐和音频模型的人。

YourMT3 是一款工具包,属于研究类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 软件包
  • Gradio 4.39.0,也就是这个 Space 使用的版本
  • GPU,因为这个 Space 设为 zero-a10g
用在
  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download mimbres/YourMT3 --repo-type space --local-dir YourMT3
cd YourMT3

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

YourMT3 是同名模型的 Gradio 演示,有一篇 arXiv 上的论文介绍它。仓库里的 amt 和 mid 文件夹暗示自动音乐转录和 MIDI 文件,不过来源没有用文字说明用途。这个 Space 列出了六个模型,并在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。

适合谁

处理音乐或音频模型,想在浏览器里试用这个模型的研究人员和开发者。

行业谁在用怎么用例子
研究音乐信息研究人员在研究之前先在音频上试用模型运行附带的一个示例
软件音乐工具的开发者查看模型产出什么把它的输出和自己的流水线比较
教育音频机器学习的学生研究由 T5 和 Perceiver 部件构成的模型阅读 amt 文件夹
音乐对 AI 工具好奇的音乐人看看音频模型能做什么试用 examples 文件夹里的文件

想要成熟的音乐应用的人可以跳过它,因为这是研究演示。

用在哪里

  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
用例谁用得到什么
试用模型研究人员YourMT3 演示的输出
研究代码开发者一个带辅助文件的模型包

如何设置

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 软件包
  • Gradio 4.39.0,也就是这个 Space 使用的版本
  • GPU,因为这个 Space 设为 zero-a10g
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入新建的文件夹。
  4. 安装 Space 使用的版本的 gradio,再安装列出的软件包。
  5. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download mimbres/YourMT3 --repo-type space --local-dir YourMT3
cd YourMT3
pip install gradio==4.39.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,选择一个示例,或者在页面提供的情况下添加你自己的音频。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。

python app.py
工具作用
app.py启动 Gradio 界面
model_helper.py存放模型的辅助代码
html_helper.py存放页面的辅助代码
examples存放可以试用的示例文件

示例

你访问这个 Space,选一个附带的示例并运行。你看模型对这个样本返回什么。

新手与专家

如果你刚接触,先用附带的示例,这样就不需要自己的文件。然后读这个 Space 里链接的论文,了解模型的用途。

如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了 Facebook 的音频编码器、DeepMind 的 Perceiver、Google 的三个小型 T5 模型,以及 mimbres 的 YourMT3 权重。音频编码器、Perceiver 和 T5 模型的组合符合序列到序列的设计,但来源没有描述架构。代价是需要 GPU。

  1. 你选一个示例或添加音频
  2. 音频模型处理它
  3. 序列模型产出结果
  4. 你查看输出

注意事项

  • Purpose: 来源只给出了论文引用和文件夹名称,所以细节请读论文
  • Hardware: 这个 Space 设为 zero-a10g
  • Models: 它在 Hugging Face 上列出了六个模型
  • License: apache-2
  • Cost to run: GPU 硬件,没有提到任何 API 密钥或付费服务
  • Data it reaches: 你提供的音频,以及它从 Hugging Face 获取的模型

README 和文件

README

YourMT3

在 Gradio 应用里运行 YourMT3 演示。它的文件夹名称指向把音频转成 MIDI 的音乐转录,适合处理音乐和音频模型的人。

由 mimbres 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:YourMT3 是同名模型的 Gradio 演示,有一篇 arXiv 上的论文介绍它。仓库里的 amt 和 mid 文件夹暗示自动音乐转录和 MIDI 文件,不过来源没有用文字说明用途。这个 Space 列出了六个模型,并在 Hugging Face 的 GPU 硬件上运行。

适合谁:处理音乐或音频模型,想在浏览器里试用这个模型的研究人员和开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 音乐信息研究人员 | 在研究之前先在音频上试用模型 | 运行附带的一个示例
软件 | 音乐工具的开发者 | 查看模型产出什么 | 把它的输出和自己的流水线比较
教育 | 音频机器学习的学生 | 研究由 T5 和 Perceiver 部件构成的模型 | 阅读 amt 文件夹
音乐 | 对 AI 工具好奇的音乐人 | 看看音频模型能做什么 | 试用 examples 文件夹里的文件

想要成熟的音乐应用的人可以跳过它,因为这是研究演示。

用在哪里:

  • 浏览器,访问 Hugging Face 上的这个 Space
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用于在自己的电脑上运行副本
  • app.py 运行起来之后的本地 Gradio 页面
用例 | 谁用 | 得到什么
试用模型 | 研究人员 | YourMT3 演示的输出
研究代码 | 开发者 | 一个带辅助文件的模型包

如何设置:

  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 和 pip
  • requirements.txt 里的 Python 软件包
  • Gradio 4.39.0,也就是这个 Space 使用的版本
  • GPU,因为这个 Space 设为 zero-a10g
  1. 安装 Hugging Face 的 hub 软件包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入新建的文件夹。
  4. 安装 Space 使用的版本的 gradio,再安装列出的软件包。
  5. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download mimbres/YourMT3 --repo-type space --local-dir YourMT3
cd YourMT3
pip install gradio==4.39.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:在线使用时,访问 Hugging Face 上的这个 Space,选择一个示例,或者在页面提供的情况下添加你自己的音频。在自己的电脑上,运行启动命令,再打开 Gradio 提供的本地页面。

python app.py
工具 | 作用
app.py | 启动 Gradio 界面
model_helper.py | 存放模型的辅助代码
html_helper.py | 存放页面的辅助代码
examples | 存放可以试用的示例文件

示例:你访问这个 Space,选一个附带的示例并运行。你看模型对这个样本返回什么。

新手与专家:如果你刚接触,先用附带的示例,这样就不需要自己的文件。然后读这个 Space 里链接的论文,了解模型的用途。

如果你熟悉这个领域,这个 Space 列出了 Facebook 的音频编码器、DeepMind 的 Perceiver、Google 的三个小型 T5 模型,以及 mimbres 的 YourMT3 权重。音频编码器、Perceiver 和 T5 模型的组合符合序列到序列的设计,但来源没有描述架构。代价是需要 GPU。

你选一个示例或添加音频
音频模型处理它
序列模型产出结果
你查看输出

注意事项:

  • Purpose: 来源只给出了论文引用和文件夹名称,所以细节请读论文
  • Hardware: 这个 Space 设为 zero-a10g
  • Models: 它在 Hugging Face 上列出了六个模型
  • License: apache-2
  • Cost to run: GPU 硬件,没有提到任何 API 密钥或付费服务
  • Data it reaches: 你提供的音频,以及它从 Hugging Face 获取的模型

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:133
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:apache-2.0

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/mimbres/YourMT3
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/mimbres/YourMT3/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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