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网站怎么做文件下载,百度网站的优化方案,深圳建工集团股份有限公司待遇,资源机keras_lstm_gan_midi.py 这是一个结合 LSTM 和 GAN 生成爵士风格音乐的完整Python脚本。这个实现包含音乐特征提取、对抗训练机制和MIDI生成功能： import numpy as np from music21 import converter, instrument, note, chord, stream from tensorflow.keras.mode…

keras_lstm_gan_midi.py 这是一个结合 LSTM 和 GAN 生成爵士风格音乐的完整Python脚本。这个实现包含音乐特征提取、对抗训练机制和MIDI生成功能：

import numpy as np
from music21 import converter, instrument, note, chord, stream
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import (LSTM, Dense, Dropout, Input, Embedding, Reshape, Bidirectional, Conv1D, Flatten)
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import to_categorical# 配置参数
MIDI_FILE = "jazz_swing.mid"  # 爵士训练数据
SEQ_LENGTH = 32               # 序列长度
NOISE_DIM = 100               # 噪声向量维度
BATCH_SIZE = 64
EPOCHS = 2000
STEPS_PER_EPOCH = 50
SAVE_INTERVAL = 100class JazzGAN:def __init__(self, vocab_size):self.vocab_size = vocab_sizeself.seq_length = SEQ_LENGTHself.noise_dim = NOISE_DIM# 构建模型self.generator = self.build_generator()self.discriminator = self.build_discriminator()self.gan = self.build_gan()# 配置优化器self.d_optimizer = Adam(0.0002, 0.5)self.g_optimizer = Adam(0.0001, 0.5)def build_generator(self):"""构建LSTM生成器"""model = Sequential([Input(shape=(self.noise_dim,)),Dense(256),Reshape((1, 256)),LSTM(512, return_sequences=True),Dropout(0.3),LSTM(256),Dense(self.vocab_size, activation='softmax')])return modeldef build_discriminator(self):"""构建CNN-LSTM判别器""" model = Sequential([Input(shape=(self.seq_length,)),Embedding(self.vocab_size, 128),Conv1D(64, 3, strides=2, padding='same'),Bidirectional(LSTM(128)),Dense(64, activation='relu'),Dropout(0.2),Dense(1, activation='sigmoid')])return modeldef build_gan(self):"""组合GAN模型"""self.discriminator.trainable = Falsegan_input = Input(shape=(self.noise_dim,))generated_seq = self.generator(gan_input)validity = self.discriminator(generated_seq)return Model(gan_input, validity)def preprocess_midi(self, file_path):"""处理MIDI数据"""notes = []midi = converter.parse(file_path)print("Extracting notes...")for element in midi.flat.notes:if isinstance(element, note.Note):notes.append(str(element.pitch))elif isinstance(element, chord.Chord):notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))# 创建字典映射unique_notes = sorted(set(notes))self.note_to_int = {n:i for i, n in enumerate(unique_notes)}self.int_to_note = {i:n for i, n in enumerate(unique_notes)}self.vocab_size = len(unique_notes)# 转换为整数序列int_sequence = [self.note_to_int[n] for n in notes]# 创建训练序列sequences = []for i in range(len(int_sequence) - self.seq_length):seq = int_sequence[i:i+self.seq_length]sequences.append(seq)return np.array(sequences)def train(self, X_train):# 标签平滑valid = np.ones((BATCH_SIZE, 1)) * 0.9fake = np.zeros((BATCH_SIZE, 1))for epoch in range(EPOCHS):# 训练判别器idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], BATCH_SIZE)real_seqs = X_train[idx]noise = np.random.normal(0, 1, (BATCH_SIZE, self.noise_dim))gen_seqs = self.generator.predict(noise)d_loss_real = self.discriminator.train_on_batch(real_seqs, valid)d_loss_fake = self.discriminator.train_on_batch(gen_seqs, fake)d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)# 训练生成器noise = np.random.normal(0, 1, (BATCH_SIZE, self.noise_dim))g_loss = self.gan.train_on_batch(noise, valid)# 输出训练进度if epoch % 100 == 0:print(f"Epoch {epoch} | D Loss: {d_loss[0]} | G Loss: {g_loss}")# 保存示例if epoch % SAVE_INTERVAL == 0:self.generate_and_save(epoch)def generate_and_save(self, epoch):"""生成示例音乐"""noise = np.random.normal(0, 1, (1, self.noise_dim))generated = self.generator.predict(noise)generated_indices = np.argmax(generated, axis=-1)# 转换为音符output_notes = []for idx in generated_indices[0]:output_notes.append(self.int_to_note[idx])# 创建MIDI流midi_stream = stream.Stream()for pattern in output_notes:# 添加爵士和弦扩展if '.' in pattern:notes_in_chord = pattern.split('.')chord_notes = [note.Note(int(n)) for n in notes_in_chord]# 添加7th扩展if len(chord_notes) == 3:root = chord_notes[0].pitchchord_notes.append(root.transpose(10))new_chord = chord.Chord(chord_notes)midi_stream.append(new_chord)else:new_note = note.Note(int(pattern))new_note.storedInstrument = instrument.Saxophone()midi_stream.append(new_note)# 添加摇摆节奏self.add_swing_rhythm(midi_stream)midi_stream.write('midi', fp=f'jazz_gan_{epoch}.mid')print(f"Saved sample at epoch {epoch}")def add_swing_rhythm(self, stream_obj):"""添加爵士摇摆节奏"""for i, n in enumerate(stream_obj.flat.notes):if i % 2 == 1:  # 每两个音符中的第二个n.offset += 0.08  # 轻微延迟if isinstance(n, note.Note):n.duration.quarterLength *= 0.9if __name__ == "__main__":# 初始化并预处理数据gan = JazzGAN(vocab_size=0)  # 初始占位sequences = gan.preprocess_midi(MIDI_FILE)# 训练GANgan.train(sequences)

使用说明：

准备数据：
- 需要至少10-20个爵士MIDI文件（建议包含钢琴三重奏、大乐队等风格）
- 推荐数据集：Jazzomat Research Project
  MeloSpySuite 捆绑了3个命令行工具：用于转换旋律文件格式的 melconv、用于特征提取的 melfeature 和用于模式挖掘的 melpat。
环境配置：
pip install tensorflow
pip install music

实现亮点说明：

1.模型架构改进：

混合架构设计：
- 生成器：使用双层LSTM结构，适合处理音乐时序特征
- 判别器：结合CNN和BiLSTM，有效捕捉局部与全局模式
- 加入Embedding层处理离散音符符号

爵士特征增强：

# 在和弦中自动添加7th音
if len(chord_notes) == 3:root = chord_notes[0].pitchchord_notes.append(root.transpose(10))# 摇摆节奏处理
n.offset += 0.08
n.duration.quarterLength *= 0.9

训练优化技巧：
- 使用标签平滑（Label Smoothing）提升判别器鲁棒性
- 分离生成器和判别器的学习率（0.0001 vs 0.0002）
- 定期保存生成样本监控训练进度
训练建议：
- 使用GPU加速（至少需要8GB显存）
- 初始阶段设置EPOCHS=500 以获得较好效果
- 调整SEQ_LENGTH（32-64）匹配音乐片段长度
生成样本后处理：
- 使用DAW（如 Ableton Live）添加爵士乐器的真实音色
- 人工调整和声进行确保功能性（II-V-I等典型进行）

性能优化方向

模型架构改进：

# 在生成器加入注意力机制
from tensorflow.keras.layers import Attentiondef build_generator(self):inputs = Input(shape=(self.noise_dim,))x = Dense(256)(inputs)x = Reshape((1, 256))(x)x = LSTM(512, return_sequences=True)(x)x = Attention()([x, x])  # 自注意力x = LSTM(256)(x)outputs = Dense(self.vocab_size, activation='softmax')(x)return Model(inputs, outputs)

2.数据增强：

# 实时数据增强
def augment_sequence(seq):# 随机转调if np.random.rand() > 0.5:shift = np.random.randint(-3, 4)seq = (seq + shift) % self.vocab_size# 随机节奏缩放return seq

该脚本生成的爵士音乐将具备以下特征：