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我们将使用ABC音乐符号。ABC记谱法是一种简写的乐谱法，它使用字母a到G来表示音符，并使用其他元素来放置附加值。这些附加值包括音符长度、键和装饰。
这种形式的符号开始时是一种ASCII字符集代码，以便于在线音乐共享，为软件开发人员添加了一种新的简单的语言，便于使用。以下是ABC音乐符号。
乐谱记谱法第1部分中的行显示一个字母后跟一个冒号。这些表示曲调的各个方面，例如当文件中有多个曲调时的索引（X:）、标题（T:）、时间签名（M:）、默认音符长度（L:）、曲调类型（R:）和键（K:）。键名称后面代表旋律。
在本文中，我们将使用诺丁汉音乐数据库ABC版上提供的开源数据。它包含了1000多首民谣曲调，其中绝大多数已被转换成ABC符号：http://abc.sourceforge.net/NMD/
数据当前是基于字符的分类格式。在数据处理阶段，我们需要将数据转换成基于整数的数值格式，为神经网络的工作做好准备。
这里每个字符都映射到一个唯一的整数。这可以通过使用一行代码来实现。“text”变量是输入数据。
char_to_idx = { ch: i for (i, ch) in enumerate(sorted(list(set(text)))) }为了训练模型，我们使用vocab将整个文本数据转换成数字格式。
T = np.asarray([char_to_idx[c] for c in text], dtype=np.int32)
在传统的机器学习模型中，我们无法存储模型的前一阶段。然而，我们可以用循环神经网络（通常称为RNN）来存储之前的阶段。
RNN有一个重复模块，它从前一级获取输入，并将其输出作为下一级的输入。然而，RNN只能保留最近阶段的信息，因此我们的网络需要更多的内存来学习长期依赖关系。这就是长短期记忆网络（LSTMs）。
LSTMs是RNNs的一个特例，具有与RNNs相同的链状结构，但有不同的重复模块结构。
这里使用RNN是因为：
数据的长度不需要固定。对于每一个输入，数据长度可能会有所不同。
可以存储序列。
可以使用输入和输出序列长度的各种组合。
除了一般的RNN，我们还将通过添加一些调整来定制它以适应我们的用例。我们将使用“字符级RNN”。在字符RNNs中，输入、输出和转换输出都是以字符的形式出现的。
由于我们需要在每个时间戳上生成输出，所以我们将使用许多RNN。为了实现多个RNN，我们需要将参数“return_sequences”设置为true，以便在每个时间戳上生成每个字符。通过查看下面的图5，你可以更好地理解它。
在上图中，蓝色单位是输入单位，黄色单位是隐藏单位，绿色单位是输出单位。这是许多RNN的简单概述。
为了处理每个时间戳的输出，我们创建了一个时间分布的全连接层。为了实现这一点，我们在每个时间戳生成的输出之上创建了一个时间分布全连接层。
通过将参数stateful设置为true，批处理的输出将作为输入传递给下一批。在组合了所有特征之后，我们的模型将如下面图6所示的概述。
模型体系结构的代码片段如下：
model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, 512, batch_input_shape=(BATCH_SIZE, SEQ_LENGTH)))
for i in range(3):
model.add(LSTM(256, return_sequences=True, stateful=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(TimeDistributed(Dense(vocab_size)))
model.add(Activation('softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])我强烈建议你使用层来提高性能。
Dropout层是一种正则化技术，在训练过程中，每次更新时将输入单元的一小部分归零，以防止过拟合。
音乐的生成是一个多类分类问题，每个类都是输入数据中唯一的字符。因此，我们在我们的模型上使用了一个softmax层，并将分类交叉熵作为一个损失函数。
这一层给出了每个类的概率。从概率列表中，我们选择概率最大的一个。
为了优化我们的模型，我们使用自适应矩估计，也称为Adam，因为它是RNN的一个很好的选择。
到目前为止，我们创建了一个RNN模型，并根据我们的输入数据对其进行训练。该模型在训练阶段学习输入数据的模式。我们把这个模型称为“训练模型”。
在训练模型中使用的输入大小是批大小。对于通过机器学习产生的音乐来说，输入大小是单个字符。所以我们创建了一个新的模型，它和""训练模型""相似，但是输入一个字符的大小是(1,1)。在这个新模型中，我们从训练模型中加载权重来复制训练模型的特征。
model2 = Sequential() model2.add(Embedding(vocab_size, 512, batch_input_shape=(1,1))) for i in range(3): model2.add(LSTM(256, return_sequences=True, stateful=True)) model2.add(Dropout(0.2)) model2.add(TimeDistributed(Dense(vocab_size))) model2.add(Activation(‘softmax’))
我们将训练好的模型的权重加载到新模型中。这可以通过使用一行代码来实现。
model2.load_weights(os.path.join(MODEL_DIR,‘weights.100.h6’.format(epoch))) model2.summary()
在音乐生成过程中，从唯一的字符集中随机选择第一个字符，使用先前生成的字符生成下一个字符，依此类推。有了这个结构，我们就产生了音乐。
下面是帮助我们实现这一点的代码片段。
sampled = []
for i in range(1024):
batch = np.zeros((1, 1))
if sampled:
batch[0, 0] = sampled[-1]
else:
batch[0, 0] = np.random.randint(vocab_size)
result = model2.predict_on_batch(batch).ravel()
sample = np.random.choice(range(vocab_size), p=result)
sampled.append(sample)
print("sampled")
print(sampled)
print(''.join(idx_to_char[c] for c in sampled))我们使用被称为LSTMs的机器学习神经网络生成这些令人愉快的音乐样本。每一个片段都不同，但与训练数据相似。这些旋律可用于多种用途：
通过灵感提升艺术家的创造力
作为开发新思想的生产力工具
作为艺术家作品的附加曲调
完成未完成的工作
作为一首独立的音乐
但是，这个模型还有待改进。我们的训练资料只有一种乐器，钢琴。我们可以增强训练数据的一种方法是添加来自多种乐器的音乐。另一种方法是增加音乐的体裁、节奏和节奏特征。
目前，我们的模式产生了一些假音符，音乐也不例外。我们可以通过增加训练数据集来减少这些错误并提高音乐质量。
到此，关于“python如何通过深层神经网络生成音乐”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
