具体代码

由于 LSTM 模型和 GAN 模型都比较复杂，代码也比较长，这里无法完整地给出实现代码。但是，下面是一个简单的框架，给出了如何使用 LSTM 模型和 GAN 模型结合生成音乐和弦的大致流程：

# 导入需要的库
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM, Flatten, Conv1D, Reshape, UpSampling1D
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import plot_model

# 构建 LSTM 模型
input_shape = (100, 1) # 输入序列的形状
num_pitch = 128 # 所有不同音符的数量

model = Sequential()
model.add(LSTM(512, input_shape=input_shape, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(512, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(LSTM(512))
model.add(Dense(256))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(num_pitch, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 构建 GAN 模型
latent_dim = 100 # 潜在空间的维度

generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=latent_dim))
generator.add(Dense(512))
generator.add(Dense(1024))
generator.add(Dense(np.prod(input_shape), activation='tanh'))
generator.add(Reshape(input_shape))
generator.add(UpSampling1D(size=2))

discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv1D(64, 3, strides=2, padding='same', input_shape=input_shape))
discriminator.add(Conv1D(128, 3, strides=2, padding='same'))
discriminator.add(Conv1D(256, 3, strides=2, padding='same'))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

gan_input = Input(shape=(latent_dim,))
gan_output = discriminator(generator(gan_input))
gan = Model(gan_input, gan_output)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5))

# 训练 GAN 模型
def train_gan(generator, discriminator, gan, X_train, latent_dim, epochs=100, batch_size=128):

    for epoch in range(epochs):
        # 生成随机噪声
        noise = np.random.normal(0, 1, size=(batch_size, latent_dim))
        # 生成器生成假数据
        fake_X = generator.predict(noise)
        # 随机选择真实数据
        idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
        real_X = X_train[idx]
        # 训练判别器
        discriminator.trainable = True
        discriminator.train_on_batch(real_X, np.ones((batch_size, 1)))
        discriminator.train_on_batch(fake_X, np.zeros((batch_size, 1)))
        # 训练生成器
        discriminator.trainable = False
        gan.train_on_batch(noise, np.ones((batch_size, 1)))

        # 每 10 个 epoch 打印一次损失
        if epoch % 10 == 0:
            print('Epoch %d: loss_d=%.4f, loss_g=%.4f' % (epoch, loss_d, loss_g))

# 加载数据并准备序列
notes = load_notes()
network_input, network_output = prepare_sequences(notes, num_pitch)

# 训练 LSTM 模型
model.fit(network_input, network_output, epochs=20, batch_size=128)

# 训练 GAN 模型
train_gan(generator, discriminator, gan, network_input, latent_dim)

这个代码框架中，首先构建了一个 LSTM 模型和一个 GAN 模型。然后，通过 `train_gan` 函数训练 GAN 模型。在训练 GAN 模型时，首先生成随机噪声，然后使用生成器生成假数据，并随机选择真实数据。接着，使用判别器训练判别器，然后使用生成器训练生成器。最后，训练 LSTM 模型和 GAN 模型。需要注意的是，这个框架仅仅是一个示例，实际的实现可能还需要进行一些修改和调整。