使用深度学习进行自动音乐生成
深度学习自动音乐生成
历史上，音乐一直是人类艺术努力的有力指标。当前，传统音乐构建和计算方法的交叉尤为明显。深度学习以先进的算法和广泛的神经网络为特点，正在成为音乐创作领域的有力工具。这种方法不仅自动化了旋律和和声的生成，还代表了人类音乐洞察力和计算严谨性的综合。
研究界提出了几种自动生成音乐的方法。传统技术利用预定义的算法，而自主模型，如RNN和其先进的变种LSTM，从过去的记谱中学习以产生新的记谱。另一种创新方法是生成对抗网络（GANs），其中两个神经网络共同比较和创建音乐数据。WaveNet是由Google DeepMind引入的一种独特的处理原始音频波的方法。尽管取得了这些进展，但挑战在于创作既具有技术正确性又具有听觉吸引力的音乐。
在这个背景下，来自印度的一个研究团队最近发表了一篇论文，旨在创造人们真正喜欢的音乐。它强调了一种新颖的方法，其中主要期望是产生非专业级的作品。相反，重点是识别音乐模式，以创作出体面、悦耳、持久且听觉愉悦的旋律。
- “通过AI数据集成和基于内容的映射来引领未来”
- 从零到英雄：用PyTorch创建你的第一个机器学习模型
- 认识Verba：一个开源工具，用于构建您自己的RAG检索增强生成流水线并利用LLM进行基于内部的输出
具体而言，研究团队提出了一种基于多层LSTM模型的方法，并专注于ABC记谱法，这是一种高效的ASCII音乐表示法。该方法利用整数编码和独热编码技术处理来自两种乐器和五位作曲家的曲调融合的数据集。在架构中，LSTM作为骨干。它通过一个dropout层来抑制过拟合，并通过一个时间分布密集层来处理时间步输出。此外，架构还采用SoftMax分类器为每个音符产生概率，自适应矩估计（Adam）优化器对学习过程进行优化。训练后，LSTM迭代地使用这些概率生成新的音乐序列。
为了评估所提出方法的有效性，模型经过150个时期的训练，达到了显著的95%训练准确率。进展显示，从最初的20个时期的73%开始，准确率显著提高，从第40个时期开始有明显改善。对模型的输出进行了深入的音乐分析。自相关性识别出一致的模式，表明音乐具有结构化的重复性。功率谱密度（PSD）突出了特定频率范围内的主要变化，生成的音乐具有放松频率为565.38 Hz。采用傅里叶低通滤波器进行了噪声降低处理，有效地减少噪声干扰，确保音乐输出的高质量。基于指标和分析，模型的性能令人称赞，产生了质量和结构良好的音乐，噪声最小。
总之，作者成功地开发了一个能够使用多层LSTM网络自主作曲悦耳音乐的模型。该模型可以回忆起先前数据集的细节，以令人印象深刻的95%准确率生成多声部音乐。该研究强调了深度学习在音乐生成中的潜力及其对个体的影响。未来的努力可能包括通过音频模式分析来预测音乐中的情感色彩的先进技术，旨在通过将音乐生成技术无缝融入日常生活，进一步完善人工智能与人类之间的互动。
