A zenélés a művészet sajátos formája, amely évszázadok óta szerves részét képezi életünknek. A modern technológiának köszönhetően az olyan új eszközök, mint a Python és a Machine Learning lehetővé tették egyedi ízlésünknek és preferenciáinknak megfelelő zene létrehozását.

A Python egy jól ismert programozási nyelv, amely széles körű alkalmazásokkal rendelkezik olyan területeken, mint a mesterséges intelligencia és az adattudomány. Könnyen érthető szintaxisának és széles körű könyvtárának köszönhetően a fejlesztők hatékonyan és eredményesen építhetnek robusztus szoftvereket. Másrészt a gépi tanulás egy mesterséges intelligencia technika, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból, és idővel javítsák teljesítményüket.

A Python és a gépi tanulás kombinálásával új ajtók nyílnak meg a zenegenerálás előtt. Ez a folyamat magában foglalja egy algoritmus betanítását zenei minták nagy adathalmazának felhasználásával, hogy megtanulják a zene mintáit és szerkezetét. Miután az algoritmus asszimilálta az adatkészletet, új zenét tud előállítani, amely megfelel az eredeti zene mintáihoz és szerkezetéhez. Ez egy hatékony eszköz olyan zenészeknek, zeneszerzőknek és producereknek, akik meglévő darabok ihlette zenét szeretnének létrehozni.

Különféle Python-könyvtárak használhatók zenegenerálásra, beleértve a music21-et, amely a számítógéppel támogatott zenetudomány eszköztára, amely eszközöket biztosít a zeneelemzéshez, -manipulációhoz és -generáláshoz. Egy másik népszerű könyvtár a Magenta, egy Google-projekt, amely a TensorFlow-t, egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszert használja zenegeneráláshoz.

A generatív modell az egyik megközelítés a Python és a gépi tanulás használatához zenegeneráláshoz. A generatív modellek az eredeti adatok mintái és szerkezete alapján új adatokat generálnak. A zenegenerálás során a generatív modell egy zenei mintaadatkészlet segítségével tanítható a zene mintáinak és szerkezetének megismerésére. Miután a modell tanult az adatkészletből, képes az eredeti zenéhez hasonló új zenét előállítani.

A Python és a gépi tanulás használata zenegeneráláshoz számos szempontból előnyös lehet.

Például a music21, amely egyPython-könyvtár, amely a számítógéppel támogatott zenetudományhoz eszközöket biztosít, felhasználható zene elemzésére és generálására, valamint létrehozható egy program, amely új dallam egy létező zeneművel megegyező stílusban.

from music21 import *

original_piece = converter.parse("original_piece.xml")
new_melody = original_piece.makeMeasures().flat.getElementsByClass("Note").derive(scale.DorianScale())
new_melody.show("midi")

Ez a kód a music21 könyvtárat használja új dallam létrehozására egy meglévő zenemű MusicXML formátumban történő módosításával. Ezt úgy éri el, hogy egy sor átalakítást alkalmaz az eredeti zenedarabon, ami egy új dallamot eredményez Dorian módban, amely MIDI fájlként jelenik meg. Először a music21 könyvtárat importálja. Ezután a converter.parse() függvény segítségével beolvassa az eredeti zenét MusicXML formátumban, és eltárolja a original_piece változóban.

Ezután a kód egy új dallamot generál az eredeti zenedarab felvételével, és egy sor átalakítást alkalmaz. Először a makeMeasures() függvénnyel osztja fel az eredeti darabot ütemekre, majd a flat attribútumot használja a mértékek egyetlen adatfolyamba való egyesítéséhez. Az getElementsByClass("Note") függvény az adatfolyam összes hangjegyének kiválasztására szolgál. Végül a derive(scale.DorianScale()) funkció a hangokat Dorian módra változtatja, amely a jazzben és a népzenében általánosan használt skálafajta.

Végül a kód MIDI-fájlként jeleníti meg az új dallamot a show() függvény használatával a "midi" argumentummal.

A Python és a gépi tanulás zenegenerálásra való használatának másik módja a neurális hálózatok használata.

A neurális hálózatok olyan gépi tanulási algoritmusok, amelyeket az emberi agy szerkezete és működése ihletett. Úgy tervezték, hogy nagy adathalmazok elemzésével felismerjék az adatokban előforduló mintákat és kapcsolatokat. Egy neurális hálózat több egymással összekapcsolt csomópontból vagy mesterséges neuronból áll, amelyek információt dolgoznak fel és továbbítanak.

A zenegenerálás során egy neurális hálózat tanítható zenei minták adathalmazán, hogy megtanulja a zene mintáit és szerkezetét. Az adatkészlet tartalmazhat információkat a dallamról, ritmusról, harmóniáról és egyéb zenei elemekről. A neurális hálózat ezután ezeket az információkat használja fel új zene létrehozására, amely követi az eredeti zene mintáit és szerkezetét.

Például a Markov-modellek néhány olyan mesterséges intelligencia-technika közül, amelyek a Music21hez használhatók olyan modellek létrehozására, amelyek új zenét generálnak a zenei mintákból tanult minták alapján, és előrejelzések a jövőbeli eseményekről.

Az egyik népszerű Python-könyvtár, amely neurális hálózatok létrehozására használható zenegeneráláshoz, a Magenta. A Magenta egy Google-projekt, amely a TensorFlow-t, egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszert használja zenegeneráláshoz. A Magenta számos előre betanított neurális hálózatot biztosít a zene generálásához, amelyeket egyéni adatkészletek segítségével tovább lehet képezni.

Például meg lehet tanítani egy neurális hálózatot Bach zenéjének adatkészletével, hogy új darabot generáljon Bach stílusában. A neurális hálózat megtanulja Bach zenéjének mintáit és szerkezetét az adathalmazból, és létrehoz egy új darabot, amely ezekhez a mintákhoz és struktúrákhoz tapad. Az így létrejött zenemű Bach zenéjéhez hasonló hangzású lehet, és hasznos eszköz lehet olyan zenészek, zeneszerzők és producerek számára, akik egy adott zeneszerző vagy műfaj stílusában szeretnének új zenét létrehozni.

Például egy neurális hálózat létrehozásához, amely zenét generál, használhat egy könyvtárat, például a Magenta-t. Például egy neurális hálózatot meg lehet tanítani Bach zenéjének adathalmazára, hogy új darabot hozzon létre Bach stílusában.

from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator

generator = melody_rnn_sequence_generator.MelodyRnnSequenceGenerator()
generator.initialize()
melody = generator.generate_melody()
melody.write("midi", "new_melody.mid")

A Magenta könyvtáratúj dallam generálására használják egy előre betanított dallamgeneráló modell segítségével. Ezt úgy éri el, hogy létrehoz egy új MelodyRnnSequenceGenerator objektumot, inicializálja a dallamgeneráló modellt, új dallamot generál a generate_melody() metódussal, és végül az új dallamot a write() metódussal egy MIDI fájlba írja.

Az első sor a melody_rnn_sequence_generator modult importálja a Magenta könyvtárból.

A második sor létrehoz egy új MelodyRnnSequenceGenerator objektumot, és hozzárendeli a generator változóhoz. Ez az objektum az előre betanított dallamgeneráló modellt képviseli, amelyet egy új dallam létrehozásához használnak majd.

A harmadik sor inicializálja a dallamgeneráló modellt a generator objektum initialize() metódusának meghívásával.

A negyedik sor a generator objektum generate_melody() metódusával új dallamot generál és a melody változóban tárolja.

Az ötödik sor az új dallamot egy „new_melody.mid” nevű MIDI fájlba írja a melody objektum write() metódusával

A Python és a gépi tanulás is használható zeneajánló rendszerek létrehozására. A zeneajánló rendszerek gépi tanulási algoritmusok segítségével ajánlanak zenét a felhasználóknak a hallgatási előzményeik és preferenciáik alapján. Ez a zenei streaming szolgáltatások hatékony eszköze lehet, mivel segíthet a felhasználóknak olyan új zenék felfedezésében, amelyek valószínűleg tetszeni fognak nekik.

Összefoglalva, a Python és a gépi tanulás olyan hatékony eszközök, amelyek neurális hálózatokon keresztül zenegenerálásra használhatók, hatékony és eredményes módot biztosítanak a meglévő zenék által ihletett új zene létrehozására. Ezekkel az eszközökkel a zenészek, zeneszerzők és producerek olyan új zenéket alkothatnak, amelyeket a meglévő zene ihletett. A Pythonban több könyvtár is használható zenegenerálásra, köztük a music21 és a Magenta. Generatív modellek és neurális hálózatok használhatók új zene generálására, míg a zeneajánló rendszerek segítségével a felhasználók új zenéket fedezhetnek fel. A zenei adatok növekvő elérhetőségével a Python és a gépi tanulás készen áll arra, hogy átalakítsa a zeneipart, és forradalmasítsa a zenealkotási és -élvezési módot.

További tartalom a PlainEnglish.io oldalon.

Iratkozzon fel ingyenes heti hírlevelünkre. Kövess minket a Twitter, LinkedIn, YouTube és Discord oldalakon .

Érdekli a szoftver indításának méretezése? Nézze meg az Circuit részt.