Keras深度学习实战（40）——音频生成

0. 前言

我们已经在《文本生成模型》一节中学习了如何利用深度神经网络生成文本，除了文本数据外，音频是另一类重要的时序序列，音频生成对于音频数据增广、艺术创作等领域都有着重要作用。在本节中，我们将学习如何使用深度神经网络生成音频。

1. 模型与数据集分析

1.1 数据集分析

本节中所用数据集为 MIDI 文件，MIDI 文件通常包含有关音频文件的音符与和弦信息，其中音符对象包含有关音符的音高、八度和偏移信息，和弦对象包含一组同时演奏的音符。为了简单起见，我们仅使用一个 MIDI 文件进行训练以快速得到音频生成模型，相关数据集可以在 https://pan.baidu.com/s/1FcOs3tojwdpWiBxLzo3CVA 中下载，提取码: yieh。

1.2 模型分析

在实际构建模型之前，我们首先熟悉用于构建音乐生成器的策略策略：

• 提取音频文件中存在的音符
• 为每个音符分配一个唯一的 ID
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