python如何通过深层神经网络生成音乐

这篇文章主要介绍“python如何通过深层神经网络生成音乐”，在日常操作中，相信很多人在python如何通过深层神经网络生成音乐问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”python如何通过深层神经网络生成音乐”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

坚守“ 做人真诚 · 做事靠谱 · 口碑至上 · 高效敬业 ”的价值观，专业网站建设服务10余年为成都成都木包装箱小微创业公司专业提供企业网站建设营销网站建设商城网站建设手机网站建设小程序网站建设网站改版，从内容策划、视觉设计、底层架构、网页布局、功能开发迭代于一体的高端网站建设服务。

机器学习模型的音乐表现

我们将使用ABC音乐符号。ABC记谱法是一种简写的乐谱法，它使用字母a到G来表示音符，并使用其他元素来放置附加值。这些附加值包括音符长度、键和装饰。

这种形式的符号开始时是一种ASCII字符集代码，以便于在线音乐共享，为软件开发人员添加了一种新的简单的语言，便于使用。以下是ABC音乐符号。

乐谱记谱法第1部分中的行显示一个字母后跟一个冒号。这些表示曲调的各个方面，例如当文件中有多个曲调时的索引（X:）、标题（T:）、时间签名（M:）、默认音符长度（L:）、曲调类型（R:）和键（K:）。键名称后面代表旋律。

音乐数据集

在本文中，我们将使用诺丁汉音乐数据库ABC版上提供的开源数据。它包含了1000多首民谣曲调，其中绝大多数已被转换成ABC符号：http://abc.sourceforge.net/NMD/

数据处理

数据当前是基于字符的分类格式。在数据处理阶段，我们需要将数据转换成基于整数的数值格式，为神经网络的工作做好准备。

这里每个字符都映射到一个唯一的整数。这可以通过使用一行代码来实现。“text”变量是输入数据。

char_to_idx = { ch: i for (i, ch) in enumerate(sorted(list(set(text)))) }

为了训练模型，我们使用vocab将整个文本数据转换成数字格式。

T = np.asarray([char_to_idx[c] for c in text], dtype=np.int32)

机器学习音乐生成的模型选择

在传统的机器学习模型中，我们无法存储模型的前一阶段。然而，我们可以用循环神经网络（通常称为RNN）来存储之前的阶段。

RNN有一个重复模块，它从前一级获取输入，并将其输出作为下一级的输入。然而，RNN只能保留最近阶段的信息，因此我们的网络需要更多的内存来学习长期依赖关系。这就是长短期记忆网络（LSTMs）。

LSTMs是RNNs的一个特例，具有与RNNs相同的链状结构，但有不同的重复模块结构。

这里使用RNN是因为：

1. 数据的长度不需要固定。对于每一个输入，数据长度可能会有所不同。

2. 可以存储序列。

3. 可以使用输入和输出序列长度的各种组合。

除了一般的RNN，我们还将通过添加一些调整来定制它以适应我们的用例。我们将使用“字符级RNN”。在字符RNNs中，输入、输出和转换输出都是以字符的形式出现的。

RNN

由于我们需要在每个时间戳上生成输出，所以我们将使用许多RNN。为了实现多个RNN，我们需要将参数“return_sequences”设置为true，以便在每个时间戳上生成每个字符。通过查看下面的图5，你可以更好地理解它。

在上图中，蓝色单位是输入单位，黄色单位是隐藏单位，绿色单位是输出单位。这是许多RNN的简单概述。

时间分布全连接层

为了处理每个时间戳的输出，我们创建了一个时间分布的全连接层。为了实现这一点，我们在每个时间戳生成的输出之上创建了一个时间分布全连接层。

状态

通过将参数stateful设置为true，批处理的输出将作为输入传递给下一批。在组合了所有特征之后，我们的模型将如下面图6所示的概述。

模型体系结构的代码片段如下：

model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 512, batch_input_shape=(BATCH_SIZE, SEQ_LENGTH)))

for i in range(3):

     model.add(LSTM(256, return_sequences=True, stateful=True))
     model.add(Dropout(0.2))
     
model.add(TimeDistributed(Dense(vocab_size)))
model.add(Activation('softmax'))

model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我强烈建议你使用层来提高性能。

Dropout层

Dropout层是一种正则化技术，在训练过程中，每次更新时将输入单元的一小部分归零，以防止过拟合。

Softmax层

音乐的生成是一个多类分类问题，每个类都是输入数据中唯一的字符。因此，我们在我们的模型上使用了一个softmax层，并将分类交叉熵作为一个损失函数。

这一层给出了每个类的概率。从概率列表中，我们选择概率最大的一个。

优化器

为了优化我们的模型，我们使用自适应矩估计，也称为Adam，因为它是RNN的一个很好的选择。

生成音乐

到目前为止，我们创建了一个RNN模型，并根据我们的输入数据对其进行训练。该模型在训练阶段学习输入数据的模式。我们把这个模型称为“训练模型”。

在训练模型中使用的输入大小是批大小。对于通过机器学习产生的音乐来说，输入大小是单个字符。所以我们创建了一个新的模型，它和""训练模型""相似，但是输入一个字符的大小是(1,1)。在这个新模型中，我们从训练模型中加载权重来复制训练模型的特征。

model2 = Sequential()

model2.add(Embedding(vocab_size, 512, batch_input_shape=(1,1)))

for i in range(3): 
     model2.add(LSTM(256, return_sequences=True, stateful=True))
     model2.add(Dropout(0.2))
     
model2.add(TimeDistributed(Dense(vocab_size)))
model2.add(Activation(‘softmax’))

我们将训练好的模型的权重加载到新模型中。这可以通过使用一行代码来实现。

model2.load_weights(os.path.join(MODEL_DIR,‘weights.100.h6’.format(epoch)))

model2.summary()

在音乐生成过程中，从唯一的字符集中随机选择第一个字符，使用先前生成的字符生成下一个字符，依此类推。有了这个结构，我们就产生了音乐。

下面是帮助我们实现这一点的代码片段。

sampled = []

for i in range(1024):

   batch = np.zeros((1, 1))
   
   if sampled:
   
      batch[0, 0] = sampled[-1]
      
   else:
   
      batch[0, 0] = np.random.randint(vocab_size)
      
   result = model2.predict_on_batch(batch).ravel()
   
   sample = np.random.choice(range(vocab_size), p=result)
   
   sampled.append(sample)
   
print("sampled")

print(sampled)

print(''.join(idx_to_char[c] for c in sampled))

我们使用被称为LSTMs的机器学习神经网络生成这些令人愉快的音乐样本。每一个片段都不同，但与训练数据相似。这些旋律可用于多种用途：

• 通过灵感提升艺术家的创造力

• 作为开发新思想的生产力工具

• 作为艺术家作品的附加曲调

• 完成未完成的工作

• 作为一首独立的音乐

但是，这个模型还有待改进。我们的训练资料只有一种乐器，钢琴。我们可以增强训练数据的一种方法是添加来自多种乐器的音乐。另一种方法是增加音乐的体裁、节奏和节奏特征。

目前，我们的模式产生了一些假音符，音乐也不例外。我们可以通过增加训练数据集来减少这些错误并提高音乐质量。

到此，关于“python如何通过深层神经网络生成音乐”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！