如何用 TensorFlow 教机器人作曲？秘诀原来是这样

今天鲜攀来看看 AI 是如何作曲的。

本文会用 TensorFlow 来写一个音乐生成器。

计算机会起首把你的语音转化成文字，并且提掏出关键字，转化成词向量。然后会用一些打过标签的音乐的数据，这些标签就是仁攀类的各类情感。接着经由过程在这些数据膳绫擎练习一个模型，模型练习好后就可以生成相符请求关键词典音乐。法度榜样最终的输出结不雅就是一些和弦，他会选择最切近主人所请求的情感关键词典一些和素来输出。当然你不只是可以听，也可以作为创作的参考，如许就可以很轻易地创作音乐，即使你还没有做到克意演习1万小时。

机械进修其实是畏敲?展我们的大年夜脑，扩大我们的才能。

DeepMind 揭橥了一篇论文，叫做WaveNet, 这篇论文介绍了音乐生成和文字转语音的艺术。

当你对一个机械人说：我想要一种可以或许表达出欲望和事业的歌曲时，产生了什么呢?

平日来讲，语音生成模型是串联。这意味着如不雅我们想大年夜一些文字的样本中来生成语音的话，是须要异常大年夜量的语音片段的数据库，经由过程朝长进步它们的一部分，并且再从新组装到一路，来构成一个完全的句子。

数据科学包 Numpy ，数据分析包 Pandas，tqdm 可以生成一个进度条，显示练习时的进度。

生成音乐也是同样的事理，然则它有一个很大年夜的可贵：就是当你把一些静止的组件组合到一路的时刻，生成声音须要很天然，并且还要有情感，这一点是异常难的。

一种幻想的方法是，我们可以把所有生成音乐所须要的信息存到模型的参数琅绫擎。也就是那篇论文里讲的工作。

我们并不须要把输出结不雅传给旌旗灯号处理算法来获得语音旌旗灯号，而是直接处理语音旌旗灯号的波。

他们用的模型是 CNN。这个模型的每一个隐蔽层中，每个扩大因子，可以互联，并呈指数型的增长。每一步生成的样本，都邑被从新投入收集中，并且用于产生下一步。

我们可以来看一下这个模型的图。输入的数据，是一个零丁的节点，它作为粗拙的音波，起首须要进行一下预处理，以便于进行下面的操作。

接着我们对它进行编码，来产生一个 Tensor，这个 Tensor 有一些 sample 和 channel。然后把它投入到 CNN 收集的第一层中。这一层会产生 channel 的数量，为了进行更简单地处理。然后把所有输出的结不雅组合在一路，并且增长它的维度。再把维度增长到本来的 channel 的数量。把这个结不雅投入到损掉函数中，来衡量我们的模型练习的若何。最后，这个结不雅会被再次投入到收集中，来生成下一?时光点所须要的音波数据。反复这个过程就可以生成更多的语音。这个收集很大年夜，在他们的 GPU 集群上须要花费九十分钟，并且仅仅只能生成一秒的音频。

接下来我们会用一个更简单的模型在 TensorFlow 上来实现一个音频生成器。

1.惹人packaGEs:

import numpy as np 
 
import pandas as pd 
 
import msgpack 
 
import glob 
 
import tensorflow as tf 
 
from tensorflow.python.ops import control_flow_ops 
 
from tqdm import tqdm 
 
import midi_manipulation

3.定义变量：

我们会用到一种神经收集的模型 RBM-Restricted Boltzmann Machine 作为生成模型。

2.定义超参数：

先定义须要模型生成的 note 的 range

lowest_note = midi_manipulation.lowerBound #the index of the lowest note on the piano roll 
 
highest_note = midi_manipulation.uPPerBound #the index of the highest note on the piano roll 
 
note_range = highest_note-lowest_note #the note range

num_timesteps = 15 #This is the number of timesteps that we will create	
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