人工智能-音乐创作（变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和Transformer架构）

最新推荐文章于 2025-12-20 19:32:34 发布

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#人工智能 #生成对抗网络 #transformer

以下分别为你提供使用变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和Transformer架构进行音乐创作的代码示例。这些示例基于PyTorch框架，并使用了一些简单的音乐表示方法，实际应用中可能需要根据具体的音乐数据和任务进行调整。

变分自编码器（VAE）实现音乐创作

变分自编码器常用于生成连续分布的数据，适用于学习音乐的潜在表示并生成新的音乐。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 假设音乐数据被编码为长度为100的向量
# 这里简单生成一些随机数据作为示例，实际应用中应替换为真实音乐数据
num_samples = 1000
data = np.random.randn(num_samples, 100)
data = torch.FloatTensor(data)
dataset = TensorDataset(data)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)


class VAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim):
        super(VAE, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(hidden_dim, 2 * latent_dim)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Linear(latent_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(True),
            nn.Linear(hidden_dim, input_dim),
            nn.Tanh()
        )

    def reparameterize(self, mu, logvar):
        std = torch.exp(0.5 * logvar)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps * std

    def forward(self, x):
        h = self.encoder(x)
        mu, logvar = torch.chunk(h, 2, dim=1)
        z = self.reparameterize(mu, logvar)
        recon_x = self.decoder(z)
        return recon_x, mu, logvar


input_dim = 100
hidden_dim = 256
latent_dim = 10
vae = VAE(input_dim, hidden_dim, latent_dim)
optimizer = optim.Adam(vae.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.MSELoss(