使用PyTorch进行音乐生成与神经风格迁移

### 使用 PyTorch 进行音乐生成与神经风格迁移 #### 音乐生成 音乐生成在人工智能领域是一个充满魅力的研究方向，借助 PyTorch 我们能够构建强大的模型来生成音乐。 **1. 音符序列可视化** 可以将音符序列可视化为一个 88 行的矩阵，每行对应一个钢琴键。例如，某个莫扎特作品的前 300 个音符（总共 1587 个音符）就可以用这样的矩阵来表示。 **2. 定义 LSTM 模型与训练流程** - **模型架构**：使用的 LSTM 模型包含一个编码器层，将序列每个时间步的 88 维输入数据表示编码为 512 维的隐藏层表示。编码器之后是两个 LSTM 层，接着是一个全连接层，最后是一个 softmax 层，为 88 个类别（钢琴键）输出 88 个概率。以下是模型的代码实现： ```python import torch import torch.nn as nn class MusicLSTM(nn.Module): def __init__(self, ip_sz, hd_sz, n_cls, lyrs=2): self.nts_enc = nn.Linear(in_features=ip_sz, out_features=hd_sz) self.bn_layer = nn.BatchNorm1d(hd_sz) self.lstm_layer = nn.LSTM(hd_sz, hd_sz, lyrs) self.fc_layer = nn.Linear(hd_sz, n_cls) def forward(self, ip_seqs, ip_seqs_len, hd=None): pkd = torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence( nts_enc_ful, ip_seqs_len) op, hd = self.lstm_layer(pkd, hd) lgts = self.fc_layer(op_nrm_drp.permute(2,0,1)) zero_one_lgts = torch.stack( (lgts, rev_lgts), dim=3).contiguous() flt_lgts = zero_one_lgts.view(-1, 2) return flt_lgts, hd ``` - **训练流程**：使用 Adam 优化器并进行梯度裁剪以避免过拟合，同时使用了 dropout 层。以下是训练函数的代码： ```python def lstm_model_training( lstm_model, lr, ep=10, val_loss_best=float("inf")): for curr_ep in range(ep): for batch in training_datasetloader: lgts, _ = lstm_model(ip_seq_b_v, seq_l) loss = loss_func(lgts, op_seq_b_v) if vl_ep_cur < val_loss_best: torch.save(lstm_model.state_dict(), 'best_model.pth') val_loss_best = vl_ep_cur return val_loss_best, lstm_model ``` - **评估流程**：在模型上进行前向传播，参数保持不变。代码如下： ```python def evaluate_model(lstm_model): for batch in validation_datasetloader: lgts, _ = lstm_model(ip_seq_b_v, seq_l) loss = loss_func(lgts, op_seq_b_v) vl_loss_full += loss.item() seq_len += sum(seq_l) return vl_loss_full/(seq_len*88) ``` **3. 训练与测试音乐生成模型** - **模型训练**：使用分类交叉熵作为损失函数，以 0.01 的学习率训练 10 个 epoch。代码如下： ```python loss_func = nn.CrossEntropyLoss().cpu() lstm_model = MusicLSTM(ip_sz=88, hd_sz=512, n_cls=88).cpu() val_loss_best, lstm_model = lstm_model_training(lstm_model, lr=0.01, ep=10) ``` 训练过程的输出示例如下： | 轮数 | 训练损失 | 验证损失 | | ---- | ---- | ---- | | 0 | 2.3905489842096963 | 3.8042128349324635e - 06 | | 1 | 0.9679248531659445 | 2.122019823561201e - 06 | | 2 | 0.2935091306765874 | 1.2749193585637908e - 06 | | ... | ... | ... | | 7 | 0.16012300054232279 | 1.2555179474370303e - 06 | | 8 | 0.12387428929408391 | 1.4818597425925305e