推荐开源项目：The Jazz Transformer —— 用AI谱写爵士乐的奇迹

推荐开源项目：The Jazz Transformer —— 用AI谱写爵士乐的奇迹

jazz_transformer Transformer-XL for Jazz music composition. Paper: "The Jazz Transformer on the Front Line: Exploring the Shortcomings of AI-Composed Music through Quantitative Measures", ISMIR 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/jazz_transformer

项目介绍

在人工智能技术飞速发展的今天，音乐创作也不再是人类的专属领域。The Jazz Transformer 项目正是这样一个令人瞩目的开源项目，它基于改进的 Transformer-XL 深度学习模型，能够自动创作爵士乐（包括和弦进行和旋律的领谱）。该项目由 Shih-Lun Wu 和 Yi-Hsuan Yang 在第21届国际音乐信息检索学会会议（ISMIR 2020）上发表的论文《The Jazz Transformer on the Front Line: Exploring the Shortcomings of AI-composed Music through Quantitative Measures》中提出。

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项目技术分析

The Jazz Transformer 项目基于 TensorFlow 实现，主要技术亮点包括：

1. Transformer-XL 模型：这是一种先进的循环神经网络架构，特别适合处理长序列数据，能够捕捉音乐中的长距离依赖关系。
2. 数据预处理：项目使用 Weimar Jazz Database（WJazzD）作为训练数据，该数据集由 Jazzomat Research Project 详尽标注，包含丰富的爵士乐信息。
3. REMI 事件序列：项目将音乐数据转换为 REMI 事件序列，便于模型学习和生成。

技术架构

项目目录结构清晰，主要文件和功能如下：

• data_preprocess.sh：执行数据预处理脚本，构建词汇表和准备数据。
• inference.py：生成爵士乐的脚本。
• train.py：从零开始训练模型的脚本。
• src 目录：包含各种辅助脚本和类，如和弦处理、数据转换等。

项目及技术应用场景

The Jazz Transformer 项目的应用场景广泛，包括但不限于：

1. 音乐创作辅助：为音乐家提供灵感，辅助创作新的爵士乐作品。
2. 音乐教育：帮助学生理解和学习爵士乐的和弦进行和旋律创作。
3. 娱乐与展示：用于音乐展会、AI 技术展示等场合，展示 AI 在音乐创作领域的潜力。
4. 学术研究：为音乐信息检索、AI 音乐生成等领域的研究提供参考和基础。

项目特点

The Jazz Transformer 项目具有以下显著特点：

1. 高度可定制：用户可以通过调整参数（如采样温度、生成的小节数等）来控制生成的音乐风格和长度。
2. 易于使用：项目提供了详细的安装和使用说明，用户只需简单几步即可生成自己的爵士乐作品。
3. 开源免费：项目完全开源，用户可以自由使用和修改代码，适合学术研究和商业应用。
4. 数据丰富：基于高质量的 WJazzD 数据集训练，生成的音乐具有较高的艺术性和多样性。

结语

The Jazz Transformer 项目无疑为 AI 音乐创作领域注入了新的活力。无论你是音乐爱好者、专业音乐家，还是对 AI 技术感兴趣的科研人员，这个项目都值得你一试。立即访问项目仓库，开启你的 AI 爵士乐创作之旅吧！

项目地址：The Jazz Transformer

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希望这篇文章能帮助你更好地了解和使用 The Jazz Transformer 项目，让 AI 技术为你的音乐创作插上翅膀！🎶

jazz_transformer Transformer-XL for Jazz music composition. Paper: "The Jazz Transformer on the Front Line: Exploring the Shortcomings of AI-Composed Music through Quantitative Measures", ISMIR 2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ja/jazz_transformer