音乐转录模型深度解析：LSTM与char-rnn/folk-rnn实践

本周的IT周报主要围绕一篇关于使用LSTM进行音乐转录建模和合成的论文进行深入解析。该论文的重点在于如何利用长短期记忆(LSTM)网络构建音乐转录模型，以适应音乐组合的特定语境。作者构建了两种类型的模型：char-rnn和folk-rnn。 char-rnn模型基于单个字符的词汇表，训练在连续的文本文件上，采用了ABC记谱法，共处理大约23000个文本词汇。模型的网络结构包含3个隐藏层，每层有512个LSTM模块，其输入数据经过筛选，仅保留了标题、表、键、单元注释长度和抄写等5个字段，以减少噪声。这个模型的输入文本长度达到了13515723个字符，共135种独特的字符。 相比之下，folk-rnn模型则在完整的转录上运行，数据处理更为精细。作者从原始数据中删除冗余，清洗后得到4056459个记号，包括音高、持续时间和度量等，总共有137种不同的记号类型。folk-rnn模型的训练数据更加聚焦于音乐本身的结构。 在模型构建过程中，作者借助了char-rnn项目的Python代码作为参考，学习了TensorFlow的基础知识，其中包括神经网络过程的可视化方法以及Optimizer优化器的应用。通过这些学习，作者得以更深入地理解模型的构建和训练流程。 这份周报不仅涵盖了论文的核心内容，还结合实际编程实践，展示了如何将理论知识转化为实际操作，以及如何通过TensorFlow这样的工具进行模型的训练和优化。这对于理解和应用深度学习在音乐领域具有重要的价值。