10、基于多层 LSTM 的文本、歌词与音乐生成技术

基于多层 LSTM 的文本、歌词与音乐生成技术

1. 文本生成模型训练

在文本生成任务中，选择后续字符的方式至关重要。常见的贪心采样方法会导致生成的字符重复，无法形成连贯的语言。因此，我们采用随机采样方法，为预测概率分布增加一定的随机性。

1.1 随机采样代码

import numpy as np

def sample(preds, temperature=1.0):
    preds = np.asarray(preds).astype('float64')
    preds = np.log(preds) / temperature
    exp_preds = np.exp(preds)
    preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
    probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
    return np.argmax(probas)

1.2 训练与文本生成迭代

我们从 30 个训练周期开始，每次迭代训练模型 1 个周期。然后随机选择种子文本，将其转换为独热编码格式，并预测 100 个字符。在每次迭代中，将新生成的字符添加到种子文本中。

import random
import sys

# 假设 model、x、y、text、maxlen、chars、char_indices、callbacks_list 已经定义
for epoch in range(1, 30):