生成式人工智能在音乐创作中的创造性交响乐

生成式人工智能音乐创作

介绍

生成式人工智能（Generative AI）是一种可以产生新数据的人工智能，类似于教科书、图片或音乐。在音乐创作方面，生成式人工智能使创作者能够生成新的颤音、钟声、音符甚至整首歌曲。这项技术有可能彻底改变音乐创作的方式，一些艺术家和音乐家已经开始利用它创作出新颖的作品。在音乐创作中，使用生成式人工智能有两种主要方法。

一种方法是通过大规模音乐数据集对人工智能算法进行训练。算法学习音乐的模式和结构，利用这些知识生成与训练数据相似的新音乐。另一种方法是使用人工智能产生与音乐无关的新音乐创意。可以通过使用人工智能引导任意音符序列或使用人工智能探索可能的音乐组合空间来实现。

学习目标

• 了解生成式人工智能以及它如何改变音乐创作方式。
• 发现生成式人工智能的许多优势，从音乐灵感到定制制作。
• 探讨将人工智能生成的音乐引入艺术领域所涉及的困难和道德问题。
• 了解当前在音乐创作中使用生成式人工智能的情况以及其未来的潜力。

本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。

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理解生成式人工智能

• 通过使用现代机器学习算法独立创建原创音乐作品，人工智能彻底改变了音乐创作。通过研究大规模数据集并记录音乐中的重要教训，这些模型可以创作出展示艺术表达和一致性的旋律、节奏和和声。这有助于作曲家研究新的可能性，通过在音乐领域提供新鲜的创意来增强创造力。
• 将这种生成式人工智能模型应用于音乐创作通常涉及到先进的机器学习算法，如循环神经网络（RNNs）、变分自编码器（VAEs）或Transformer。所有这些算法都是该模型的基础。让模型根据其学习的数据感知并创建音乐。音乐作曲家和开发人员将使用PyTorch和TensorFlow等机器学习子结构构建和训练模型。通过尝试不同的网络架构、训练技巧和超参数来提高所创作音乐的质量和创新。
• 训练用于音乐创作的人工智能模型包括将模型暴露于各种音乐流派、风格等。我们的模型将从输入数据中学习统计模式、旋律主题、和弦进行和节奏元素。通过选择从学习的模式中提取所需的数据来创建音乐作品。这将产生独特、原创且能够吸引观众的输出。

生成式人工智能在音乐创作中的好处

生成式人工智能模型利用先进的机器学习算法和大规模音乐音符数据集提供增加和推动音乐创作的好处。

以下是该模型的一些好处：

灵感和新奇

这个人工智能模型为音乐作曲家提供新的创作思路，为他们创作音乐提供广阔而新颖的想法。通过了解各种音乐类型和风格，生成式人工智能模型可以创造独特的变体和组合，这将在未来对音乐作曲家构成威胁。这种新奇和灵感注入给创作过程带来了活力，从而促进了新概念和音乐视野的发展。作曲家可以学习新的音乐领域，尝试创作各种有趣的音乐、和声和曲调。

这个模型具备创作新音乐创意的能力，消除了创造力的大障碍，这将帮助音乐作曲家。这种灵感和新奇不仅增加了作曲家的创造力，还为作曲家提供了探索创作边界的机会，有助于音乐产业或音乐界的提升。

效率和节省时间

使用这个模型改变了音乐创作的视角，使我们受益于节省时间的能力。通过使用先进的机器学习算法和广泛的音乐数据集，该模型可以在短时间内快速生成许多音符、曲调和变奏。借助这个模型的帮助，音乐作曲家无需从头开始，从而加快了新音乐创作的启动。

作曲家可以使用AI模型生成的音乐，根据自己的需求使用或修改，而不是花费更多时间创作初始音乐或思考如何开始音乐或曲调。通过快速使用音符，作曲家可以进行多种安排、风格和旋律，并能够熟练地进行实验。最终，这个AI模型保护了作曲家的创造力和时间，使他们能够更深入地思考，并将他们的伟大想法带入世界。

音乐风格和流派的探索

由于再生AI的存在，音乐家有了新的工具来尝试各种音乐风格和流派。生成性的AI模型帮助作曲家打破常规创作模式，尝试新的创意，通过研究不同时期的旋律语言来探索新的思路。由于它们的适应性，音乐家可以将不同的影响融入到他们的音乐中，使其多样化和独特化。这导致了对新美学的探索和各种音乐风格的融合。

合作可能性

音乐作曲家可以将这些AI模型作为创新的合作伙伴参与音乐创作。因此，在音乐创作中，将有可能与这个生成性的AI模型合作。借助AI生成模型的计算能力，音乐作曲家将有能力通过融合人造创新来共同制作音乐。生成性AI模型可以成为良好的合作伙伴，为音乐作曲家提供新音乐变化的灵感，并推动他们的创造力过程。

克服创作障碍

生成性AI对音乐家来说是一个宝贵的新音乐创意和变奏的来源。这个创作过程帮助音乐家走上新的艺术路径，为他们的音乐注入新的生命和独特性。生成的材料可以帮助作曲家克服创作障碍，发展新的创意。总之，生成性AI激发创造力，鼓励音乐家通过提供无限的可能性来探索音乐的新方向。

个性化和定制化

生成性AI使得以秒为单位以许多新的方式个性化和定制音乐成为可能。AI模型可以通过分析听众的历史和偏好，创建符合听众口味的音乐。这种个性化的方法使音乐对观众更有意义和享受，增加了他们的参与度和满意度。生成性AI允许用户根据每个观众的特定口味创建音乐，使其更加个人化和引人入胜。这可以为观众带来更深层次的连接和满足感。这种个性化的方法使音乐对观众更具个人化和吸引力，增强了他们的欣赏和享受。

伦理考虑和挑战

• 版权和所有权：在音乐创作中，生成性AI模型可能引发多个与版权和所有权相关的问题。
• 想象力的真实性：这个由AI生成的模型提升了关于人类音乐作曲家的个性和想象力是否得到保留的分析。
• 公开和透明：有必要对由AI生成的音乐进行公开和透明，以便用户和听众能够区分AI生成的音乐以及其是否原创或真实。

• 训练数据的偏见：这些生成性AI模型有时会对它们所训练的某些数据表现出歧视，这凸显了在广泛和全面的数据集上训练它们以防止这种偏见的必要性。
• 调整人类和模拟智能的创新能力：由于我们在音乐世界中充分利用这些生成性AI模型，因此保持人类创造力和AI的计算能力将是至关重要的，以防止人类创造力的消亡。
• 对人类音乐家的影响：随着这些生成性AI模型潜力的不断增长，人们越来越关注人类创造力和创新以及人类在这个AI工具世界中的未来。

生成AI在音乐中的应用

• 音乐媒体制作：生成AI可以根据媒体制作的需求生成特定定制的音乐。这种音乐可以设置情绪，增强故事性，并吸引观众。
• 直观音乐体验：生成AI可以实现与用户输入或实时数据互动的音乐体验，创造沉浸式和个性化的音乐旅程。可以将此应用于互动装置、增强现实体验和现场表演。
• 重新混音和检查：生成AI模型可以分析现有音乐并对其进行重新混音。这些AI模型还可以检查现有音乐并推荐特定歌曲部分的更改。这是由于AI驱动的分析技术的存在。
• 音乐创作和声音规划：生成AI可以通过自动化音频混合、母带处理和生成音效来帮助音乐制作和声音设计。它可以创建增强制作价值并与作曲相辅相成的高质量独特音效。
• 创作辅助：作曲家可以利用生成AI模型作为创作新歌词并将其融入原创音乐的工具。AI协助生成各种音乐概念，包括旋律、和声和节奏，为创作提供有价值的起点。这可以帮助作曲家激发创造力，开发新的创新理念。

实现技术

循环神经网络（RNNs）

RNNs擅长捕捉序列模式，并可以通过基于先前音符预测后续音符来创建歌曲或节奏。

数据集路径：https://www.kaggle.com/datasets/imsparsh/musicnet-dataset

import numpy as np
import pretty_midi
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense

# 加载MIDI文件并对数据进行预处理
def load_midi_file(file_path):
    midi_data = pretty_midi.PrettyMIDI(file_path)

    # 确保所有数据字节在有效范围内（0到127）
    for instrument in midi_data.instruments:
        for note in instrument.notes:
            note.velocity = np.clip(note.velocity, 0, 127)

    return midi_data

# 加载MusicNet数据集
def load_dataset(path_to_dataset):
    piano_rolls = []
    for file_path in path_to_dataset:
        midi_data = load_midi_file(file_path)
        piano_roll = midi_data.get_piano_roll(fs=25)  # 采样频率为25 Hz
        piano_rolls.append(piano_roll)

    return np.array(piano_rolls)

# 创建钢琴卷积序列
def create_sequences(dataset, sequence_length):
    sequences = []
    for piano_roll in dataset:
        for i in range(0, piano_roll.shape[1] - sequence_length):
            sequence = piano_roll[:, i:i+sequence_length]
            sequences.append(sequence)
    return np.array(sequences)

# 加载MusicNet数据集（将'path_to_dataset'替换为实际的MIDI文件路径）
dataset = load_dataset(path_to_dataset=['/Users/Admin/Downloads/2186_vs6_1.mid', 
'/Users/Admin/Downloads/2191_vs6_5.mid', '/Users/Admin/Downloads/2194_prelude13.mid'])

# 超参数
sequence_length = 100  # 输入序列的长度
input_shape = dataset.shape[1:]  
output_shape = dataset.shape[1:]  
num_units = 256  # LSTM层中的单元数
dropout_rate = 0.3  # 正则化的丢弃率

# 创建序列
sequences = create_sequences(dataset, sequence_length)

X = sequences[:, :-1]
y = sequences[:, -1]

# 创建并编译模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(num_units, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
model.add(Dropout(dropout_rate))
model.add(LSTM(num_units))
model.add(Dropout(dropout_rate))
model.add(Dense(np.prod(output_shape), activation='sigmoid'))
model.add(Reshape(output_shape))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=128)

# 使用训练好的模型生成音乐
def generate_music(model, seed_sequence, length):
    generated_sequence = np.array(seed_sequence)

    for _ in range(length):
        next_step = model.predict(np.expand_dims(generated_sequence[-sequence_length:], axis=0))
        generated_sequence = np.vstack((generated_sequence, next_step[0]))

    return generated_sequence

seed_sequence = np.random.randint(0, 2, size=(input_shape[0], sequence_length))
generated_music = generate_music(model, seed_sequence, length=200)

generated_midi = pretty_midi.PrettyMIDI()
instrument = pretty_midi.Instrument(program=0)  # 使用第一个乐器（大钢琴）
for pitch in range(output_shape[0]):
    note_starts = np.where(generated_music[pitch] > 0.5)[0]
    note_ends = np.where(generated_music[pitch] <= 0.5)[0]
    if len(note_starts) > len(note_ends):
        note_ends = np.append(note_ends, output_shape[1] - 1)
    for start, end in zip(note_starts, note_ends):
        note = pretty_midi.Note(velocity=64, pitch=pitch, start=start/25, end=(end+1)/25)
        instrument.notes.append(note)
generated_midi.instruments.append(instrument)
generated_midi.write('/Users/Admin/Downloads/generated_music.mid')

具有变分（VAEs）的自编码器

VAEs是可以学习音乐信息潜在空间的生成模型。然后，VAEs可以从这个潜在空间中采样，以创建具有所需特征的新音乐作品。

import numpy as np
import pretty_midi
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dropout, Dense, Lambda
from keras.losses import binary_crossentropy
from keras import backend as K

# 加载MIDI文件并预处理数据（与之前相同）
def load_midi_file(file_path):
    # 与之前相同

# 加载MusicNet数据集（与之前相同）
def load_dataset(path_to_dataset):
    # 与之前相同

# 创建钢琴卷帘的序列（与之前相同）
def create_sequences(dataset, sequence_length):
    # 与之前相同

# 加载MusicNet数据集（将'path_to_dataset'替换为实际的MIDI文件路径）
dataset = load_dataset(path_to_dataset=['/Users/Admin/Downloads/2186_vs6_1.mid', 
'/Users/Admin/Downloads/2191_vs6_5.mid', '/Users/Admin/Downloads/2194_prelude13.mid'])

# 超参数
sequence_length = 100  # 输入序列的长度
input_shape = dataset.shape[1:]  
output_shape = dataset.shape[1:]  
num_units = 256  # LSTM层中的单元数
dropout_rate = 0.3  # 正则化的丢失率

# 创建序列（与之前相同）
sequences = create_sequences(dataset, sequence_length)

X = sequences[:, :-1]
y = sequences[:, -1]

# 创建VAE模型
def sampling(args):
    z_mean, z_log_var = args
    epsilon = K.random_normal(shape=(K.shape(z_mean)[0], K.int_shape(z_mean)[1]))
    return z_mean + K.exp(0.5 * z_log_var) * epsilon

inputs = Input(shape=input_shape)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(inputs)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = LSTM(num_units)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)

# 潜在空间
z_mean = Dense(64)(x)
z_log_var = Dense(64)(x)

# 采样
z = Lambda(sampling)([z_mean, z_log_var])

# 解码器层
decoder_input = Input(shape=(64,))
x = Dense(num_units)(decoder_input)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = RepeatVector(sequence_length)(x)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
x = LSTM(num_units, return_sequences=True)(x)
x = Dropout(dropout_rate)(x)
outputs = Dense(np.prod(output_shape), activation='sigmoid')(x)

# VAE模型
encoder = Model(inputs, z_mean)
decoder = Model(decoder_input, outputs)

outputs = decoder(encoder(inputs))
vae = Model(inputs, outputs)

# VAE损失函数
def vae_loss(x, x_decoded_mean):
    reconstruction_loss = binary_crossentropy(x, x_decoded_mean) * np.prod(output_shape)
    kl_loss = -0.5 * K.sum(1 + z_log_var - K.square(z_mean) - K.exp(z_log_var), axis=-1)
    return reconstruction_loss + kl_loss

vae.compile(optimizer='adam', loss=vae_loss)

# 训练VAE模型
vae.fit(X, X, epochs=50, batch_size=128)

# 使用训练好的VAE模型生成音乐
def generate_music_vae(model, seed_sequence):
    generated_sequence = model.predict(seed_sequence)
    return generated_sequence

seed_sequence = np.random.randint(0, 2, size=(1, input_shape[0], sequence_length))
generated_music = generate_music_vae(vae, seed_sequence)

# 其余用于创建MIDI并保存生成音乐的代码保持不变
...

通过强化学习进行学习：使用强化学习，生成式AI模型可以通过反馈和奖励信号来训练，从而产生高质量和理想的音乐作品。模型可以根据反馈和奖励信号改进其输出。

风格迁移：风格迁移技术允许AI模型以特定的风格生成音乐，或者模仿特定艺术家或流派的特点。模型可以通过从现有作品中学习风格特征来生成与所需风格相匹配的音乐。

未来展望

• 与AI集成的音乐制作工具：AI将成为音乐创作工具和软件的必要组成部分，无缝集成到数字音频工作站（DAW）和作曲软件中。音乐人将可以轻松获得AI驱动的辅助工具和创意工具，使他们能够探索新的音乐领域并提高工作效率。
• AI模型的发展：随着AI研究的进展，我们可以期待更先进、专门设计用于音乐合成的AI模型的出现。这些模型将更好地捕捉复杂的音乐结构，创造出更多样化的作品，并实时响应用户的输入。
• 多模式和跨领域的创造力：生成式AI可以分析过去的音乐编排，探索跨模态和多模态的想象力。AI模型可以创作与视觉艺术、交互装置、增强现实体验和多感官体验相辅相成的音乐。
• 定制化音乐体验：生成式AI将在为听众提供个性化音乐体验方面发挥重要作用。AI算法将分析用户的偏好、听歌习惯和上下文信息，创建与个人偏好和情绪相符的个性化播放列表。

结论

生成式AI已经改变了音乐合成，给作曲家提供了各种各样的旋律和流派供他们进行实验，促进创造力和生产力。虽然AI提供了有趣的可能性，但要保持作曲家的独特性，就需要解决艺术合法性和版权等伦理问题。为了保持艺术完整性，必须在人工智能和人类创造力之间达成妥协。随着AI模型的进步，音乐表达、个性化体验和人类作曲家与AI框架之间的合作有着重大的潜力，可以改变音乐制作领域的格局。

关键要点

• 生成式AI模型为音乐导演和作曲家提供了广泛的创意，带来了新的创新和流派，并激发他们创作更多的音乐。
• 借助这种生成式AI模型，我们可以将创新水平提高到更高的层次。它帮助探索更多不同的生成音乐方式，并改善改进的过程。
• 确保所作曲的音乐是原创的，并且需要处理版权问题。
• 生成式AI模型可以帮助生成不同的音乐和提高生产力，但它无法增加人类的触感或情感。

常见问题

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