Magenta项目中的Polyphony RNN模型详解：多声部音乐生成技术

模型概述

Polyphony RNN是Magenta项目中一个基于LSTM的语言模型，专门用于生成多声部音乐。与单声部旋律生成不同，该模型需要同时处理多个音符的复杂组合。其核心思想借鉴了BachBot项目，通过特殊的事件符号（START、STEP_END、END）将多声部音乐建模为单一音符事件流。

技术原理

事件序列表示

模型采用了一种创新的音符事件表示方法：

• START：序列开始标记
• NEW_NOTE：新音符开始
• CONTINUED_NOTE：持续的音符
• STEP_END：时间步结束
• END：序列结束标记

在默认的4步/四分音符量化分辨率下，一个C大调和弦（持续一个四分音符）的表示示例如下：

START
NEW_NOTE, 67
NEW_NOTE, 64
NEW_NOTE, 60
STEP_END
CONTINUED_NOTE, 67
CONTINUED_NOTE, 64
CONTINUED_NOTE, 60
STEP_END
...
END

模型架构

Polyphony RNN基于LSTM网络，能够学习多声部音乐中的复杂时间依赖关系。模型可以配置不同的超参数，包括：

• RNN层数
• 每层的单元数
• 批处理大小
• 训练步数等

使用指南

预训练模型使用

Magenta提供了基于巴赫众赞歌训练的预训练模型，用户可以直接使用该模型生成多声部音乐。

基本生成命令

polyphony_rnn_generate \
--bundle_file=${BUNDLE_PATH} \
--output_dir=/tmp/polyphony_rnn/generated \
--num_outputs=10 \
--num_steps=128 \
--primer_pitches="[67,64,60]" \
--condition_on_primer=true \
--inject_primer_during_generation=false

关键参数说明

1. 起始和弦(primer_pitches)：指定起始和弦的音高列表，如"[60,64,67]"表示C大调和弦
2. 起始旋律(primer_melody)：使用Melody事件值指定起始旋律
3. MIDI起始文件(primer_midi)：指定包含多声部轨道的MIDI文件作为起始
4. 条件生成(condition_on_primer)：决定模型是否基于起始内容生成
5. 注入起始(inject_primer_during_generation)：是否将起始内容注入生成序列中

模型训练

数据准备

1. 创建NoteSequences：将MIDI/MusicXML文件转换为NoteSequence协议缓冲区格式
2. 创建SequenceExamples：从NoteSequences中提取多声部序列

polyphony_rnn_create_dataset \
--input=/tmp/notesequences.tfrecord \
--output_dir=/tmp/polyphony_rnn/sequence_examples \
--eval_ratio=0.10

训练配置

polyphony_rnn_train \
--run_dir=/tmp/polyphony_rnn/logdir/run1 \
--sequence_example_file=/tmp/polyphony_rnn/sequence_examples/training_poly_tracks.tfrecord \
--hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \
--num_training_steps=20000

评估配置

polyphony_rnn_train \
--run_dir=/tmp/polyphony_rnn/logdir/run1 \
--sequence_example_file=/tmp/polyphony_rnn/sequence_examples/eval_poly_tracks.tfrecord \
--hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \
--num_eval_examples=20000 \
--eval

模型打包

将训练好的模型打包为便于分发的格式：

polyphony_rnn_generate \
--run_dir=/tmp/polyphony_rnn/logdir/run1 \
--hparams="batch_size=64,rnn_layer_sizes=[64,64]" \
--bundle_file=/tmp/polyphony_rnn.mag \
--save_generator_bundle

应用场景

1. 自动作曲：生成复杂的多声部音乐作品
2. 音乐教育：演示不同风格的多声部写作
3. 音乐辅助创作：为已有旋律添加和声声部
4. 音乐风格转换：学习并模仿特定作曲家的多声部写作风格

性能优化建议

1. 对于较小数据集，可减少RNN层数和单元数
2. 适当降低批处理大小可减少内存消耗
3. 使用TensorBoard监控训练过程
4. 尝试不同的起始条件组合以获得最佳生成效果

Polyphony RNN为音乐AI领域提供了一个强大的多声部音乐生成工具，通过灵活的配置和训练选项，用户可以根据自己的需求定制专属的多声部音乐生成模型。