聽見未來：AI音樂生成，個性化音樂新體驗！

ai晕晕發表於2024-09-29
AI

音樂一直是人類文化的重要組成部分，它不僅能表達深刻的情感，還有著極高的藝術價值。隨著科技的進步，尤其是人工智慧技術的快速發展，AI現在已經能夠參與到音樂創作中，甚至可以根據使用者的需求來創作個性化的配樂。這一技術的應用非常廣泛，涵蓋了廣告、電影、遊戲等多個行業。今天我們就來深入探討一下，機器學習是如何推動音樂生成的，並透過實際的程式碼示例，展示如何使用AI來進行簡單的音樂創作。

1. AI音樂生成的背景

1.1 規則基礎的音樂生成

最初的音樂生成方法是基於規則的。這些方法依賴於預定義的音樂理論規則，比如音階和和絃程序。透過將這些規則編碼到AI中，機器就可以創作出符合音樂理論的作品。雖然這種方法可以確保音樂的和諧性，但它往往缺乏創新性和情感深度，因為它僅僅依賴固定的規則，難以創作出結構複雜和多變的音樂。

1.2 機器學習驅動的生成

與規則基礎的方法相比，機器學習提供了更高的靈活性和創造力。利用深度學習、生成對抗網路（GAN）、長短期記憶網路（LSTM）等先進演算法，AI能夠從大量現存的音樂作品中學習到模式和結構，從而創作出全新的音樂。這種方法不僅能模仿不同作曲家的風格，還能根據特定的情感需求來創作個性化音樂。由於這種方法依賴於大資料的學習，它能夠創作出更具創意和複雜性的音樂片段，目前已成為AI音樂生成領域的主流技術。

2. 機器學習如何實現音樂生成

2.1 使用生成對抗網路（GAN）生成音樂

生成對抗網路（GAN）是一種非常流行的機器學習模型，它包括兩個部分：生成器和判別器。在音樂生成的應用中，生成器的任務是創作音樂片段，而判別器則需要判斷這些片段是真實的還是人工生成的。透過不斷的訓練，生成器會逐漸改進其生成的音樂片段，使其越來越逼真，直到連判別器也難以區分真假。這種方法的優勢在於能夠創作出多樣化的音樂風格，以及全新的音樂結構和形式。

2.2 使用LSTM生成序列化音樂

音樂本質上是一種時序資料，它包含了連續的節奏和旋律。長短期記憶網路（LSTM）正是為處理此類資料設計的，它能夠有效捕捉音樂中的長期依賴關係，比如重複的旋律和和絃程序。在使用LSTM生成音樂時，模型會根據輸入的音符序列預測下一個音符，透過這種方式，LSTM可以生成連貫且邏輯性強的音樂片段。這種方法特別適合創作那些具有明確節奏和調性的音樂。

3. AI音樂生成的實際應用

AI音樂生成技術不僅可以自動化地創作音樂，還為各行各業提供了快速、個性化的音樂製作服務。在廣告、電影、遊戲等多個領域，這項技術都有著廣泛的應用。

3.1 廣告配樂

廣告行業需要的是簡潔、易記且情感表達強烈的音樂，AI音樂生成可以快速地根據廣告內容和目標觀眾的需求來創作符合條件的音樂。這不僅大幅縮短了音樂製作的週期，還顯著降低了成本。

3.2 電影與遊戲配樂

在電影和遊戲中，配樂是增強觀眾沉浸感的關鍵元素。AI音樂生成技術能夠根據劇情或場景的變化動態創作出符合情境的音樂，從而提升整體的觀看或遊戲體驗。

3.3 個性化音樂推薦

AI不僅可以創作音樂，還能根據使用者的個人喜好推薦音樂。這種個性化的服務能夠幫助使用者發現新的音樂，豐富他們的聽覺體驗。

4. 程式碼示例：使用LSTM生成音樂

接下來，我們將透過程式碼示例展示如何使用LSTM模型來生成音樂片段。我們假設已經有了一個包含MIDI檔案的資料集。首先，我們需要對資料進行預處理，將MIDI檔案轉換為模型可以接受的格式。我們將使用music21庫來解析MIDI檔案，並提取其中的音符和和絃資訊。

import music21
import numpy as np

# 載入MIDI檔案
midi = music21.converter.parse("example_music.midi")

# 將MIDI檔案解析為音符和和絃
notes = []
for element in midi.flat.notes:
    if isinstance(element, music21.note.Note):
        notes.append(str(element.pitch))
    elif isinstance(element, music21.chord.Chord):
        notes.append('.'.join(str(n) for n in element.normalOrder))

# 輸出提取的音符
print(f"提取的音符: {notes[:10]}")

接下來，我們將使用Keras框架構建一個簡單的LSTM模型來生成音樂序列。

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

# 資料準備：將音符轉換為數字表示
note_names = sorted(set(item for item in notes))
note_to_int = dict((note, number) for number, note in enumerate(note_names))
sequence_length = 100  # 定義輸入序列長度

network_input = []
network_output = []

for i in range(0, len(notes) - sequence_length):
    sequence_in = notes[i:i + sequence_length]
    sequence_out = notes[i + sequence_length]
    network_input.append([note_to_int[char] for char in sequence_in])
    network_output.append(note_to_int[sequence_out])

n_patterns = len(network_input)

# 將輸入資料轉換為適合LSTM模型的格式
network_input = np.reshape(network_input, (n_patterns, sequence_length, 1))
network_input = network_input / float(len(note_names))
network_output = np_utils.to_categorical(network_output)

# 構建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=(network_input.shape[1], network_input.shape[2]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(512, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(len(note_names)))
model.add(Activation('softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')
model.summary()

我們接下來將訓練這個模型。訓練資料是從已有的音樂序列中提取出來的音符和和絃組合，模型將學習這些序列的模式。

# 訓練模型
model.fit(network_input, network_output, epochs=100, batch_size=64)

訓練完成後，我們可以使用這個模型來生成新的音樂序列。我們將為模型提供一個隨機的種子音符序列，模型將根據這個序列來生成後續的音符。

# 從隨機輸入序列生成音樂
start = np.random.randint(0, len(network_input)-1)
pattern = network_input[start]
prediction_output = []

# 根據模型生成新的音符序列
for note_index in range 500):
    prediction_input = np.reshape(pattern, (1, len(pattern), 1))
    prediction_input = prediction_input / float(len(note_names))

    prediction = model.predict(prediction_input, verbose=0)
    index = np.argmax(prediction)
    result = note_names[index]
    prediction_output.append(result)

    pattern = np.append(pattern, index)
    pattern = pattern[1:len(pattern)]
    
# 輸出生成的音符序列
print(prediction_output)

最後，我們將生成的音符序列轉換回MIDI格式，並儲存為檔案。

from music21 import stream

offset = 0
output_notes = []

# 將音符轉換為music21的Note和Chord物件
for pattern in prediction_output:
    if ('.' in pattern) or pattern.isdigit():
        chord_notes = pattern.split('.')
        chord_notes = [music21.note.Note(int(n)) for n in chord_notes]
        new_chord = music21.chord.Chord(chord_notes)
        new_chord.offset = offset
        output_notes.append(new_chord)
    else:
        new_note = music21.note.Note(pattern)
        new_note.offset = offset
        output_notes.append(new_note)
    offset += 0.5

# 儲存為MIDI檔案
midi_stream = stream.Stream(output_notes)
midi_stream.write('midi', fp='output_music.midi')

總結

AI音樂生成技術正在快速發展，它不僅為傳統的音樂創作提供了全新的方式，也為廣告、電影、遊戲等多個行業帶來了個性化和高效率的音樂製作解決方案。透過規則基礎的生成和機器學習驅動的生成，AI可以根據音樂的節奏、旋律、和絃等元素創作出符合需求的音樂片段。隨著技術的不斷進步，未來AI在音樂創作中的作用將更加重要，它不僅會提升音樂創作的效率，還將推動整個音樂行業的創新和變革。

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