Advertisement

使用Keras进行歌词自动生成所需的歌词数据

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目旨在利用Keras框架开发一个歌词生成模型。所需的数据主要为各类歌曲的歌词文本，用于训练神经网络理解并模仿人类创作歌词的过程与风格。 下载数据后，请阅读我的博客《深度学习项目一：keras实现歌词的自动生成》，然后进行相应的练习。如果有不明白的地方，请留言提问。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用Keras进行歌词自动生成所需的歌词数据
    优质
    本项目旨在利用Keras框架开发一个歌词生成模型。所需的数据主要为各类歌曲的歌词文本，用于训练神经网络理解并模仿人类创作歌词的过程与风格。 下载数据后，请阅读我的博客《深度学习项目一：keras实现歌词的自动生成》，然后进行相应的练习。如果有不明白的地方，请留言提问。
     
  • Android下载歌词所需的类
    优质
    本文章介绍了在Android应用开发中实现下载歌词功能所需的关键类和方法，帮助开发者更好地集成音乐相关的附加内容。 这段文字描述了一个用于下载歌词的类集合，总共包含三个类。只需要使用其中一个接口方法即可获取到List类型的对象作为返回值。
     
  • 歌词查询：:page_facing_up:探索歌词数据库
    优质
    本页面提供便捷的歌词查询服务，拥有海量歌曲资源。输入关键词即可快速找到您想听的歌曲歌词，享受音乐与文字交织的魅力。 在互联网上，歌词的质量往往不尽如人意，大多数网站倾向于提供大量的低质量内容而非高质量的内容。为解决这一问题，可以将一个歌词数据库作为开源项目来维护，鼓励人们贡献自己喜爱的歌曲的文字，并联系原创作者分享他们的创作。 动力不足是另一个挑战，可能导致资源逐渐消失。因此，确保任何人都能够轻松下载整个数据库以防止进度丢失是很重要的。 此外，许多现有的歌词网站由于设计不佳和充斥着广告而难以使用。为此，可以创建并启动一个轻量级的开源歌词网站来改善用户体验。 最后，在大型数据集中进行质量控制通常比较困难。为保持整体数据库的质量，可以在接受捐款前执行自动检查程序以确保内容符合标准。
     
  • 240首歌词填空：我爱记歌词（基于ACCESS数据库）
    优质
    本作品《我爱记歌词》是一款包含240首歌曲的歌词填空游戏，利用ACCESS数据库进行管理。帮助用户在娱乐中提高对经典歌曲的记忆力和参与度。 《我爱记歌词》结合了娱乐性和益智性，将中国老百姓最喜爱的卡拉OK与风靡欧美的歌词记忆游戏相结合。节目挑选各个年代脍炙人口的经典流行歌曲，通过设计唱歌游戏让参赛者现场回忆并选择正确的歌词。
     
  • AI_Lyrics: 用AI创作歌曲歌词！
    优质
    AI_Lyrics是一款创新的应用程序，利用先进的人工智能技术帮助用户创造独特的歌曲歌词。无论是寻找灵感还是完成创作，AI_Lyrics都是您的理想选择。 当然可以使用人工智能生成歌词。为此，我们需要一个具备至少8GB RAM的计算机系统，并且推荐配备GPU以提高效率。我的电脑配置为8GB内存及集成英特尔显卡，在运行过程中遇到过崩溃的情况，需要重新启动才能继续。 训练过程会比较漫长，请耐心等待！我们的目标是创建一种模型，它通过学习大量歌曲歌词来建立自身能力，并能够根据用户提供的输入生成新的歌词段落。例如，当用户提供一句“祝您生日快乐”时，系统将尝试以此为基础创作更多的歌词内容。 我们采用基于Keras的递归神经网络（RNN），具体来说是带有长期短期记忆功能（LSTM）的技术来实现这一目的。每次运行都会产生不同的结果，并且能够从先前的经验中学习和改进自己。
     
  • Python-利用14万首歌数据库进行问答尝试及歌词接龙功能
    优质
    本项目使用Python语言和一个包含14万首歌曲的庞大数据库，实现了音乐知识问答和个人娱乐性质的歌词接龙游戏，为用户提供丰富有趣的互动体验。 基于14W歌曲知识库的问答尝试包括歌词接龙、已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答功能。
     
  • 使用jieba进行分词后生成中文词云
    优质
    本项目利用jieba库对文本数据进行高效精准的分词处理，并基于处理后的词汇生成美观且信息量丰富的中文词云图。 使用Python生成中文分词文件，代码位于codes文件夹内。运行run1.py脚本可以根据背景图片的颜色生成词云；而运行run2.py则可以随机生成词云颜色。
     
  • 中文歌曲歌词数据集（约10万首歌曲）.zip
    优质
    本资源为《中文歌曲歌词数据集》，包含约10万首中文歌曲歌词，涵盖多种音乐风格和年代，是研究与分析中文歌词模式、情感及语言学特征的理想资料库。 用于训练歌词生成模型的数据集已按歌手单位进行初步清洗。
     
  • 歌词生成系统：利用BERT自然语言模型的数据集与算法
    优质
    本项目介绍了一种基于BERT自然语言处理技术的歌词生成系统。通过优化数据集和创新性算法应用，该系统能够创造具有高度表现力及情感深度的歌词作品，为音乐创作提供全新思路与灵感源泉。 歌词生成：基于自然语言模型的BERT歌词生成系统 在当今AI领域，自然语言处理（NLP）已经取得了显著的进步，特别是在文本生成方面。2018年Google提出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），是一种深度学习模型，在多项自然语言理解和生成任务上表现出卓越性能。“歌词生成：基于自然语言模型的BERT歌词生成系统”项目利用了BERT的强大能力来创作富有情感和韵律的歌词。 **一、BERT模型介绍** 核心在于Transformer架构，通过自注意力机制处理输入序列，能够同时考虑上下文中的所有信息。这使得它具备更丰富的语义理解。预训练方法包括Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP），这些方法使BERT在语言理解和生成任务中表现优异。 **二、歌词生成流程** 1. **数据集**: 需要大量清洗并标注的歌词作为训练集，以帮助模型理解并创作出具有特定风格与情感的新作品。 2. **预训练模型**: 可从公开资源获取或使用提供的预训练模型进行微调。这些调整旨在使BERT更好地适应于歌词生成任务的需求。 3. **算法**: BERT通常结合序列到序列（Seq2Seq）架构，其中编码器处理输入的歌词片段而解码器根据编码信息生成新的内容。 4. **训练与优化**: 在此过程中，模型会学习如何在保持原有风格的同时创新性地创造新作品。使用梯度下降等方法调整参数以达到最佳性能。 **三、运行项目** 1. **下载**: 获取包含代码、数据集和预训练模型的压缩包。 2. **环境配置**: 确保安装了适当的Python环境，如TensorFlow或PyTorch框架及相关NLP库。 3. **运行代码**: 按照文档指示加载并评估模型性能。 4. **生成歌词**: 训练完成后可以输入初始片段让系统自动生成后续内容。 **四、应用与前景** 此系统的潜在价值不仅限于音乐创作，还可应用于诗歌和故事等创意写作领域。此外，在NLP理论研究及人工智能艺术边界探索方面也具有重要意义。 **五、挑战与注意事项** 尽管BERT模型强大，但保持生成作品连贯性、避免重复内容以及维持特定韵律情感等方面仍具挑战。使用时需注意版权问题并合理利用原创作品。 此项目为理解和实践BERT在歌词生成上的应用提供了一个很好的平台，并有望带来更多的创新成果于NLP和音乐创作的交叉领域。