使用Wavenet与RBM生成音频：音乐合成技术解析

"彭宇江+2017.9.241" 本文主要讨论了在音乐生成领域中，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）和受限玻尔兹曼机（RBM）的方法。Wavenet模型是其中的关键，它可以直接模拟音频信号的原始波形，从而实现音乐的生成。Wavenet使用了CNN的结构，每一层的扩张因子能够互联并呈指数级增长，使得模型能够捕捉到音频信号中的细微变化。在生成音频的过程中，每一步骤的样本都会被反馈到网络中，用于生成下一个步骤的声音。 生成音乐的过程可以理解为一个计算图的模型，通过反复迭代，逐渐生成更长的音频序列。然而，由于Wavenet模型的巨大复杂性，它的训练和生成过程需要大量的计算资源。在描述中提到，即使在GPU集群上，生成一秒钟的音频也需要大约九十分钟的时间。因此，使用高效的框架如TensorFlow来实现这样的模型是必要的。 在音乐生成的具体实现中，涉及到三个关键步骤：MIDI到音符的转换、音符到MIDI的转换，以及获取MIDI音乐。这些功能通过函数实现，使得整个生成流程更为模块化。RBM作为一种生成模型，其结构包含可见层和隐藏层，层内节点间无连接，层间全连接，简化了训练过程。在RBM中，每个节点根据接收到的数据随机决定是否传递信息到下一层，这使得它能够根据训练数据生成音频样本。 吉布斯采样（Gibbs Sampling）是概率分布采样的一个重要算法，它在RBM中用于生成符合分布的样本。通过多次迭代，Gibbs采样可以帮助我们得到与训练数据分布相匹配的音频片段。最终，这些生成的和弦片段被整合成完整的MIDI音乐。 此外，文中还提到了应用这些技术可能涉及的音乐素材，包括周杰伦的44首经典歌曲、作者自己创作的7首MIDI曲目，以及一个包含122首歌曲的MIDI库，这些都可能作为训练或测试数据集。 总结起来，这篇内容介绍了Wavenet如何使用CNN架构生成音乐，RBM如何作为生成模型学习音频特征，以及吉布斯采样如何帮助我们在概率分布中抽取样本。这些技术的结合为音乐生成提供了一种创新且强大的方法，尽管计算需求较高，但其潜力在于能够创造独特且具有艺术价值的音乐作品。