LSTM

在乐器或人声的帮助下产生的声音被称为音符。它是一个简单的音乐单位。

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为了开发模型并理解模型的复杂性,有必要根据输入的性质对模型进行训练。被认为是经过训练的模型需要回忆以前的细节,需要创建一个理性的片段。

生成音乐的方法是利用现有的音乐,这被称为遗传算法。

它可以突出每个片段中强烈的节奏,也可以将它们组合成不同的音乐片段。它延迟了迭代过程,因为它效率很低。

这也造成了连贯和节奏的问题,这是根深蒂固的,在语境中也是缺乏的。

因此,为了克服上述问题,记忆上一个音符序列并预测下一个音符序列,采用了长短时记忆(Long Short-term Memory, LSTM)

项目实施

设计一个深度神经网络

  • LSTM层依赖于所选的输入
  • 在LSTM中,并不是所有的音符都被训练,但只有少数音符被训练,这有效地调优了模型
  • 带有输入的模型学习在音符和它们的投影之间映射和关联
  • 现在,dropout层用于在模型中创建泛化

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  • 当LSTM学习音符及其序列的概率分布时,将所有LSTM单元进行合并
  • 致密层中的空隙现在是从属的。这个密集的层确保模型是完全连接的
  • 最后,在激活层中添加一个端点,帮助决定哪些神经元应该被激活。这也有助于确定神经元获得的信息是否相关,这使得激活函数在深度神经网络中非常重要。
  • 现在,该模型生成了一个新的音符序列,这有助于确保更好的预测

结论

通过以上项目,可以得出以下结论

  1. 结果表明,该模型在没有人为干扰的情况下成功设计并生成了音乐
  2. 该模型能够成功地回忆数据集的细节,并使用单层LSTM模型生成复调音乐
  3. 该模型具有很强的自学能力,可以从流行音乐的MIDI文件中学习和声和旋律

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通过LSTM你将学到的技术:
LSTM
2022世界杯亚洲区赛程表时间 最后更新:2021-03-20




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