Выбор формата файла MIDI имеет существенное значение для модели.
Возникает вопрос о том, насколько богаты объективные характеристики музыки или чувство музыкальной структуры.
Более богатое музыкальное представление дает большую точность в потенциальной игре, но в то же время создает более контролируемый подход к подрастающему поколению.
Например, чтобы понять различные характеристики музыкальной партитуры, необходимо глубоко познакомиться с музыкальной теорией.
Таким образом, уровень музыкальных деталей за пределами формы волны представляет собой выбор, сколько или как мало включить.
Как было сказано выше, формат MIDI-файлов обеспечивает наибольший баланс между объективными характеристиками музыки и исходной формой сигнала и поэтому был выбран для обучения.
Следует упомянуть и другие рассматриваемые наборы данных, поскольку в них рассматриваются различные определения "генерирования" музыки.
Один набор данных называется Bach Digital.
Охваченное им население составляет 90 процентов произведений Баха при сканировании его работ в высоком разрешении.
Данные по сбору варьируются, но в некотором смысле не имеют значения, потому что баллы были получены несколько сотен лет назад.
Рассматриваемые темы составляют значительную часть творчества Баха.
Это полезный набор данных, потому что он наиболее точно отражает то, как Бах хотел, чтобы его музыка была написана. Конечно, в интерпретации есть много энтропии, но это как можно ближе к человеку. В смысле объективных характеристик музыки (акценты, ферматы, громкость и т.д.), это оптимальный набор данных. Проблема с этим набором данных заключается в получении информации в формате, удобном для чтения компьютером. Во многих отношениях легче уйти от исходной формы волны и заставить машину учиться на чистом звуке.
Но потеря фундаментальной музыкальной информации значительна.
Миди-формат (выбранный набор данных) предлагает гибрид формы волны и объективных характеристик, но все же он является грубым представлением музыки.
Задача преобразования музыкальной партитуры в форму волны - нетривиальная задача, выходящая за рамки данной статьи. Более глубокий принцип здесь заключается в уровне контроля при генерации выходных данных. Одной из крайностей является полная автономия и автоматизация без участия человека. Или же он может быть более интерактивным, с ранней остановкой, встроенной в модель, чтобы контролировать процесс создания музыки.
Чисто нейросетевой подход, используемый в данной статье, является по своей сути неинтерактивным. Формат файлов MIDI оптимизирован также и для этого измерения, так как он предлагает полный конечный продукт, который может считываться машиной без вмешательства человека.
Уровень автономии является интересным потенциальным развитием для настоящих музыкантов, которые могут прервать модель в середине процесса создания контента: пусть человек будет направлять процесс создания.
Хотя это выходит за рамки статьи, обратная связь в течение всего процесса может привести к предложениям, которые превосходят более эстетически привлекательны музыкальные композиции.
"Баховская хоровая гармония".
Наполнение состоит из 60 хоралов Баха. Набор данных, пожертвованный в 2014 году, поступает из бесплатного ресурса под названием "Машинный обучающий репозиторий UCI". Этот набор данных полезен тем, что он дает текстовое представление о творчестве Баха. Он содержит классы высоты тона, извлеченные из источников midi, информацию измерительного прибора и метки аккордов (аннотированные человеком).
Таким образом, он предлагает дополнительное сопряжение к исходной форме волны. Проблема с этим набором данных заключается в том, что если он используется изолированно. Трудно перейти от текста к звуковому представлению, и поэтому само по себе закрытое решение исходного вопроса не дает возможности. Этот набор данных представляет собой интересное дополнение к другим наборам данных, поскольку он содержит информацию, закодированную Бахом в цифровой форме, непосредственно из баллов.
Эти объективные характеристики ценны тем, что дают представление о том, что пытался создать сам Бах. Распознавание образца на источнике ограничивает потенциальную потерю информации.
Некоторая общая информация о том, как работает текстовое представление.
Мелодия может быть обработана как текст. Одним из наиболее распространенных примеров в народной музыке является нотация ABC. Первые 6 строк содержат метаданные - например, T: название музыки, M: Meter (более точный термин для временной подписи), L: длина по умолчанию, K: ключ и т.д. Затем следует основной текст, кодирующий мелодию.
Ключевым моментом является то, что класс высоты тона ноты кодируется ассоциацией с английской нотой. Шаг представлен верхним или нижним регистром. Верхний регистр A, например, представляет "A" выше среднего C (A440 Stuttgart Pitch). "А" представляет собой одну октаву вверх и a' представляет собой две октавы вверх. Дальнейшим рассмотрением этого набора данных является концентрация внимания на хоралах Баха. Конкретный выбор выбора музыки для тренировок - это суждение, которое имеет большое влияние на конечный результат. Толкование является важным источником художественного мастерства и поколения. Широта выборки дает большой потенциал для распределения вероятностей.
Широта сэмпла также ограничивает возможность глубокого погружения в одну песню. Если бы вместо широкого фрагмента я выбрал набор данных с одной песней - например, личные предпочтения музыкальной партии Баха № 2 ре минор, - но с несколькими артистами я бы выучил многогранно, с богатым и глубоким пониманием одного произведения.
Понимание того, как Джошуа Хейфец, Ицхак Перлман, Иври Гитлис и Хилари Ханн играют одну и ту же песню по-разному, может дать большую глубину понимания, сложное многообразие само по себе.
Если творчество Баха является государственным пространством для модели, то выбор того, какие песни и сколько песен, кажется, предполагают компромисс между универсализмом и профессионализмом в выходе модели. При обучении этой модели я выбрал более универсальный подход.
Заключение.
Последним рассматриваемым набором данных является нотная музыка Баха. Это вводит в заблуждение, потому что перечисленные оценки на самом деле являются свинцовыми листами (в основном). Охватываемое наполнение составляет значительную часть скрипичных композиций Баха.
Свинцовые листы являются важным представлением, поскольку они передают на одной или нескольких страницах ключевые идеи произведения: партитуру мелодии с аннотациями, указывающими на гармонию (аккордовые метки). Также приведены композитор, музыкальный стиль (например, отрыв, легато, стаккато) и темп (например, аллегро).
Существенные детали представлены в богатом данными и сжатом формате, который легко добавить непосредственно (вручную) в музыку. Для назидания свинцовые листы часто используются в Blues для импровизации (откуда я знаком с ними). Этот набор данных является формой сжатия с потерями. Он берет набор данных и представляет его в менее объемной, неточной аппроксимации, формате частичных данных.
Поэтому в этой форме теряется очень много информации. Это хорошо для целей добавления нескольких объективных характеристик, но является неэффективным оценщиком, так как не в состоянии охватить весь источник музыки Баха.
Как было сказано ранее, формат файла MIDI был выбран за баланс музыкальной информации с исходной формой волны, широкую доступность творчества Баха и удобочитаемый компьютерный формат.
В следующей статье будут рассмотрены детали модели...
Благодарю за внимание!
Оставляю ссылку на предыдущую статью: https://zen.yandex.ru/media/id/5dc9a91568e68b209078723b/dolgosrochnaia-i-kratkosrochnaia-muzykalnaia-pamiat-5df13ea66f5f6f00ae721558