用循环神经网络在 Keras 中谱写乐曲

引言

神经网络正以前所未有的方式提升着我们的生活。它们为我们提供购物建议，起草与特定作者风格相匹配的文件，甚至能改变图像的艺术风格。近年来，尽管有许多教程专注于使用神经网络生成文本，但很少有教程教你如何使用神经网络创作音乐。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 和 Keras 中的循环神经网络创作音乐。

循环神经网络简介

循环神经网络 (RNN) 是一种特殊的神经网络，擅长处理序列数据。它们可以“记住”序列中的先前的元素，这使得它们非常适合于音乐生成任务。

使用 Keras 创建音乐模型

导入库

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
from keras.utils import np_utils

加载和预处理数据

我们将使用 MIDI 文件作为我们的训练数据。我们可以使用以下代码加载和预处理 MIDI 文件：

# 加载 MIDI 文件
midi_file = 'path/to/midi_file.mid'
notes = load_midi_file(midi_file)

# 量化音高
notes = quantize_notes(notes, quantization_step=0.25)

# 编码音高
encoded_notes = encode_notes(notes)

创建模型

# 创建序列模型
model = Sequential()

# 添加 LSTM 层
model.add(LSTM(128, input_shape=(len(encoded_notes), len(encoded_notes[0])), return_sequences=True))

# 添加 Dropout 层
model.add(Dropout(0.2))

# 添加第二个 LSTM 层
model.add(LSTM(128))

# 添加 Dropout 层
model.add(Dropout(0.2))

# 添加全连接层
model.add(Dense(len(encoded_notes[0]), activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

训练模型

# 训练模型
model.fit(encoded_notes, encoded_notes, epochs=1000)

生成音乐

一旦模型训练完毕，我们就可以用它来生成新的音乐。我们可以使用以下代码生成新的音高序列：

# 生成种子序列
seed = encoded_notes[0][:100]

# 生成新的音高序列
generated_notes = []
for i in range(1000):
    # 对种子序列进行预测
    prediction = model.predict(np.array([seed]))

    # 从预测中采样新音高
    new_note = sample_from_prediction(prediction)

    # 更新种子序列
    seed = np.append(seed[1:], new_note)

    # 将新音高添加到生成的音高序列中
    generated_notes.append(new_note)

保存生成的音乐

一旦我们生成了新的音高序列，我们就可以将其保存为 MIDI 文件：

# 将生成的音高解码为 MIDI 音高
decoded_notes = decode_notes(generated_notes)

# 保存 MIDI 文件
save_midi_file(decoded_notes, 'path/to/generated_music.mid')

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Python 和 Keras 中的循环神经网络创建音乐。通过遵循这些步骤，你也可以开始生成自己的音乐作品。