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news 2025/10/18 7:41:10

大型网站seo课程,沈阳关键词优化费用,有域名建网站需要多少钱,企事业单位社区基于Transformer的音乐生成模型代码以下是一个基于PyTorch实现的Transformer音乐生成模型的核心代码框架，包含数据处理、模型架构和训练逻辑：import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, Da…

基于Transformer的音乐生成模型代码

以下是一个基于PyTorch实现的Transformer音乐生成模型的核心代码框架，包含数据处理、模型架构和训练逻辑：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import mathclass MusicDataset(Dataset):def __init__(self, midi_files, seq_length=512):self.sequences = self.process_midi(midi_files)self.seq_length = seq_lengthself.vocab_size = len(set(np.concatenate(self.sequences)))def process_midi(self, files):# 实现MIDI到数值序列的转换逻辑passdef __len__(self):return len(self.sequences)def __getitem__(self, idx):seq = self.sequences[idx]input_seq = seq[:-1]target_seq = seq[1:]return torch.tensor(input_seq), torch.tensor(target_seq)class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):super().__init__()self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)position = torch.arange(max_len).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))pe = torch.zeros(max_len, 1, d_model)pe[:, 0, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 0, 1::2] = torch.cos(position * div_term)self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):x = x + self.pe[:x.size(0)]return self.dropout(x)class MusicTransformer(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model=512, nhead=8, num_layers=6, dim_feedforward=2048):super().__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward)self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)self.decoder = nn.Linear(d_model, vocab_size)def forward(self, src, src_mask=None):src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.embedding.embedding_dim)src = self.pos_encoder(src)output = self.transformer(src, src_mask)output = self.decoder(output)return outputdef train_model():device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")dataset = MusicDataset(midi_files=["path/to/midi1.mid", "path/to/midi2.mid"])dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)model = MusicTransformer(vocab_size=dataset.vocab_size).to(device)criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)for epoch in range(100):for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs.view(-1, dataset.vocab_size), targets.view(-1))loss.backward()optimizer.step()print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")def generate_music(model, start_sequence, length=500, temperature=0.9):model.eval()generated = start_sequence.clone()with torch.no_grad():for _ in range(length):output = model(generated)probs = torch.softmax(output[-1] / temperature, dim=-1)next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)generated = torch.cat((generated, next_token.unsqueeze(0)))return generated

关键组件说明

数据处理部分

MusicDataset类负责将MIDI文件转换为模型可处理的数值序列
需要实现MIDI到token序列的转换逻辑
序列长度默认为512，可根据硬件条件调整

模型架构

包含标准的Transformer编码器结构
使用位置编码处理音乐序列的时序特征
输出层将隐状态映射回音符/事件的词汇表空间

训练流程

使用交叉熵损失函数
Adam优化器进行参数更新
标准的前向传播和反向传播过程

音乐生成

基于温度采样的自回归生成方法
可通过调整temperature参数控制生成多样性
需要输入起始序列作为生成种子

扩展建议

考虑添加和弦和节奏信息到输入表示中
尝试不同的注意力机制变体如相对位置编码
实现课程学习策略逐步增加序列长度
添加对抗训练组件提升音乐质量
集成音乐理论约束作为损失函数的一部分

实际部署时需要完整的MIDI处理管道和更复杂的数据增强策略。建议使用专业音乐库如pretty_midi进行MIDI文件解析。

以下是通过网络检索整合的与“PyTorch生成式人工智能（29）——基于Transformer生成音乐”相关的中文文献资源及研究方向建议：

基于Transformer的音乐生成模型研究

《基于Transformer的音乐生成方法综述》探讨了Transformer架构在音乐序列建模中的应用，包括音符预测、多轨生成和风格迁移。文献提到PyTorch实现时通常结合nn.Transformer模块，并采用相对位置编码解决长序列依赖问题。

《使用PyTorch构建音乐Transformer的实践》详细描述了从MIDI数据预处理到模型训练的完整流程，代码示例展示了如何利用PyTorch的nn.TransformerDecoder实现自回归生成。

关键技术实现

音乐生成的输入常表示为钢琴卷帘（Piano Roll）或事件序列（如REMI表示法）。PyTorch中需自定义DataLoader处理MIDI文件，转换为张量格式。

损失函数设计常结合交叉熵损失（音符预测）和动态权重损失（节奏控制）。部分研究引入对抗训练（GAN）或强化学习（RL）优化生成多样性。

开源项目与工具

GitHub项目“music-transformer-pytorch”提供了完整的代码实现，支持多GPU训练和可视化生成结果。其预处理脚本包含对Lakh MIDI数据集的清洗工具。

华为MindSpore社区有中文教程《从零实现音乐Transformer》，虽非PyTorch但架构设计思路可直接迁移。

扩展阅读

《神经网络与音乐生成》的第七章专门讨论Transformer在音乐领域的应用，对比了RNN、GAN和Transformer的生成效果差异。

学术平台如“中国知网”可搜索“音乐生成 Transformer PyTorch”相关论文，部分高校研究团队公开了基于PyTorch的复现代码。

如需更具体的文献标题或代码链接，可进一步限定技术细节（如模型规模、数据集类型等）。

https://www.jianshu.com/p/f73f7aad0ece
https://www.jianshu.com/p/69554d44795e
https://www.jianshu.com/p/3e4d5af23854
https://www.jianshu.com/p/3e328617891c
https://www.jianshu.com/p/de3d4f225aee
https://www.jianshu.com/p/e122265162b9
https://www.jianshu.com/p/fe049dfe4d09
https://www.jianshu.com/p/ba00cdfbdb59
https://www.jianshu.com/p/91f05ecd2c9c
https://www.jianshu.com/p/d5172a4896c7
https://www.jianshu.com/p/79e649732dec
https://www.jianshu.com/p/df9fa18477f7
https://www.jianshu.com/p/8c195e739636?v=1758028874057
https://www.jianshu.com/p/9cad4290b879?v=1758028940696
https://www.jianshu.com/p/a9636a1e24a0?v=1758029659652
https://www.jianshu.com/p/e51944b96f94?v=1758030025271
https://www.jianshu.com/p/69b29a1f7649?v=1758030329807
https://www.jianshu.com/p/b2eca80a88ff?v=1758030226998
https://www.jianshu.com/p/ff4f3ce523bf?v=1758030845128
https://www.jianshu.com/p/44dbc20f5d40?v=1758030775938
https://www.jianshu.com/p/8c195e739636
https://www.jianshu.com/p/9cad4290b879
https://www.jianshu.com/p/a9636a1e24a0
https://www.jianshu.com/p/e51944b96f94
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