Keras-Music-Generation:利用深度学习与Keras创作音乐

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简介：Keras-Music-Generation项目运用深度学习技术及Keras框架，旨在通过神经网络模型自动生成音乐作品，为音乐创作提供新颖思路。 Keras音乐作曲家使用深度学习技术结合Keras库与LSTM模型来创作音乐。在这个过程中，MIDI文件作为训练数据被用来存储音乐作品，并且该模型能够根据已有的训练示例生成新的原创音乐，在这个特定的例子中就是弗雷德里克·肖邦的作品。在前处理阶段，输入的MIDI文件通常包含多个音轨。为了简化和准备数据用于机器学习过程，我们需要选择一个特定的轨道进行训练，并使用music21库来创建歌曲中的音符与和弦字典。然后，在将这些信息送入模型之前，会通过一次热编码转换将其转化为适合LSTM输入的形式。在调整该模型性能时的一个关键因素是序列长度的选择——即提供给LSTM的音符数量。例如，如果使用20个音符作为序列长度的话，那么一段时间后模型可能会陷入困境不知道接下来要预测什么，因此它可能会重复之前已经做出的一些相同的预测几次。而当增加到50个音符时，则可以避免上述问题的发生，并且不会导致过度泛化的情况出现，因为每次训练都仅针对一首特定的歌曲进行。

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Keras-Music-Generation:利用深度学习与Keras创作音乐

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简介：Keras-Music-Generation项目运用深度学习技术及Keras框架，旨在通过神经网络模型自动生成音乐作品，为音乐创作提供新颖思路。 Keras音乐作曲家使用深度学习技术结合Keras库与LSTM模型来创作音乐。在这个过程中，MIDI文件作为训练数据被用来存储音乐作品，并且该模型能够根据已有的训练示例生成新的原创音乐，在这个特定的例子中就是弗雷德里克·肖邦的作品。在前处理阶段，输入的MIDI文件通常包含多个音轨。为了简化和准备数据用于机器学习过程，我们需要选择一个特定的轨道进行训练，并使用music21库来创建歌曲中的音符与和弦字典。然后，在将这些信息送入模型之前，会通过一次热编码转换将其转化为适合LSTM输入的形式。在调整该模型性能时的一个关键因素是序列长度的选择——即提供给LSTM的音符数量。例如，如果使用20个音符作为序列长度的话，那么一段时间后模型可能会陷入困境不知道接下来要预测什么，因此它可能会重复之前已经做出的一些相同的预测几次。而当增加到50个音符时，则可以避免上述问题的发生，并且不会导致过度泛化的情况出现，因为每次训练都仅针对一首特定的歌曲进行。

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