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。
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