AI音乐生成代码 Python 实现教程
简介
在本教程中，我将教会你如何使用 Python 实现 AI 音乐生成。Python 是一种功能强大且易于使用的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。我们将使用 Python 中的一些库来实现这个功能。
流程
下面是实现 AI 音乐生成的整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 收集音乐数据集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 构建模型 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 生成音乐 |
接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么。
步骤 1: 收集音乐数据集
首先，我们需要收集一些音乐数据作为我们的训练集。你可以在网上搜索一些 MIDI 文件，这些文件包含了音乐的音符、和弦和节奏等信息。将这些 MIDI 文件下载到本地，并确保你有一个包含这些文件路径的列表。
步骤 2: 数据预处理
在这一步中，我们需要对收集到的音乐数据进行预处理，以便它们可以用于训练模型。我们将使用 music21 库来处理 MIDI 文件。
首先，安装 music21 库：
pip install music21
然后，使用下面的代码读取 MIDI 文件：
from music21 import converter, instrument
midi = converter.parse('path_to_midi_file.mid')
# 检查 MIDI 文件的乐器类型
instruments = instrument.partitionByInstrument(midi)
# 选择 MIDI 文件中的第一个乐器（通常是钢琴）
notes = instruments.parts[0].recurse()
这段代码将读取 MIDI 文件并提取出其中的音符。
接下来，我们需要将这些音符转换为模型所需的数字表示。我们将使用 music21 库的 pitch 库来实现这一点。
from music21 import note, chord, pitch
notes_to_parse = []
for element in notes:
if isinstance(element, note.Note):
notes_to_parse.append(str(element.pitch))
elif isinstance(element, chord.Chord):
notes_to_parse.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))
这段代码将把音符转换为字符串，并添加到 notes_to_parse 列表中。
步骤 3: 构建模型
在这一步中，我们将使用 Keras 库构建一个循环神经网络 (RNN) 模型来生成音乐。RNN 是一种适合处理时间序列数据的神经网络。
首先，安装 Keras 库：
pip install keras
然后，使用下面的代码构建模型：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=(sequence_length, 1), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(512))
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(n_vocab, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
这段代码创建了一个包含两个 LSTM 层和两个 Dropout 层的模型。我们使用 softmax 激活函数作为输出层的激活函数。
步骤 4: 模型训练
在这一步中，我们将使用准备好的音乐数据集来训练我们的模型。
首先，我们需要将音乐数据集转换为模型所需的输入格式。我们将使用 numpy 库来实现这一点：
import numpy as np
sequence_length = 100
network_input = []
network_output = []
for i in range(0, len(notes) - sequence_length, 1):
sequence_in = notes_to_parse[i:i + sequence_length]
sequence_out = notes_to_parse[i + sequence_length]
network_input.append([pitch_to_int[note] for note in sequence_in])
network_output.append(pitch_to_int[sequence_out])
n_patterns = len(network_input)
network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1))
network_input = network_input / float(n_vocab
