人工智能应用案例-音乐创作-优快云博客

实现一个类似AIVA的音乐生成系统是一个非常复杂的任务，需要结合深度学习、信号处理等多领域知识。以下是一个简化的概念验证代码示例，使用music21库来生成简单的音乐片段，并通过模拟用户反馈来进行“优化”。注意，这只是一个基础示例，远远达不到AIVA的实际功能水平。

首先，确保安装了music21库：

pip install music21

import music21
import random


# 生成初始音乐片段
def generate_music(topic, emotion, num_notes=10):
    # 简单映射主题和情感至音乐特征
    if topic == 'nature' and emotion == 'happy':
        key = music21.key.Key('C')
        tempo = 120
        pitch_range = (60, 72)
    elif topic == 'city' and emotion =='sad':
        key = music21.key.Key('A minor')
        tempo = 80
        pitch_range = (55, 65)
    else:
        key = music21.key.Key('G')
        tempo = 100
        pitch_range = (58, 70)

    stream = music21.stream.Stream()
    stream.insert(0, music21.tempo.MetronomeMark(number=tempo))
    stream.insert(0, key)

    for _ in range(num_notes):
        pitch = random.randint(pitch_range[0], pitch_range[1])
        note = music21.note.Note(pitch)
        note.duration = music21.duration.Duration(random.choice([0.5, 1, 1.5, 2]))
        stream.append(note)

    return stream


# 模拟用户反馈并优化音乐
def optimize_music(music_stream, feedback):
    # 简单模拟优化逻辑，根据反馈调整节奏或音高
    if 'too slow' in feedback:
        new_tempo = music_stream.flat.getElementsByClass('MetronomeMark')[0].number * 1.2
        music_stream.flat.getElementsByClass('MetronomeMark')[0].number = new_tempo
    elif 'too fast' in feedback:
        new_tempo = music_stream.flat.getElementsByClass('MetronomeMark')[0].number * 0.8
        music_stream.flat.getElementsByClass('MetronomeMark')[0].number = new_tempo
    elif 'higher pitch' in feedback:
        for note in music_stream.flat.notes:
            note.pitch.midi += 2
    elif 'lower pitch' in feedback:
        for note in music_stream.flat.notes:
            note.pitch.midi -= 2

    return music_stream


# 主程序
if __name__ == "__main__":
    topic = input("请输入主题（如 nature、city 等）：")
    emotion = input("请输入情感（如 happy、sad 等）：")
    music = generate_music(topic, emotion)
    print("初始生成的音乐：")
    music.show('text')

    feedback = input("请输入反馈（如 too slow、higher pitch 等）：")
    optimized_music = optimize_music(music, feedback)
    print("优化后的音乐：")
    optimized_music.show('text')

    # 保存优化后的音乐为MIDI文件
    optimized_music.write('midi', 'optimized_music.mid')

代码解释

generate_music函数：
- 根据输入的主题和情感，简单地映射到音乐的调性、节奏和音高范围。
- 创建一个music21的Stream对象，插入速度和调性信息。
- 通过循环随机生成音符，添加到Stream中，形成一个简单的音乐片段。
optimize_music函数：
- 根据用户反馈对音乐进行简单的优化。如果反馈中包含“too slow”，则加快速度；如果包含“too fast”，则减慢速度；如果包含“higher pitch”，则提高音高；如果包含“lower pitch”，则降低音高。
主程序：
- 获取用户输入的主题和情感，调用generate_music生成初始音乐，并以文本形式展示。
- 获取用户反馈，调用optimize_music优化音乐，并再次以文本形式展示，同时将优化后的音乐保存为MIDI文件。

注意事项

实际的音乐生成系统如AIVA，会使用深度学习模型（如变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN或Transformer架构）在大量音乐数据上进行训练，以生成更符合音乐理论和人类审美习惯的音乐。
本示例只是基于简单规则和随机生成，生成的音乐质量有限，仅用于演示概念。
music21库提供了丰富的音乐分析和生成功能，但在实际应用中，可能需要更专业的音频处理和生成工具来生成高质量的音乐。