Github项目推荐 | GANSynth: 用GANs创作音乐

小编：听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生，所以我们今天为你推荐的就是利用生成对抗网络合成音频的算法。截至翻译开始前。本项目在Github上的Star数已超过12000+。

GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法。 详情可在ICLR 2019论文中查看。它比NSynth数据集上的标准WaveNet基线能获得更好的音频质量，并且合成音频的速度快数千倍。

项目地址：

https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth

【注】点击文末【阅读原文】即可访问。

Website：

https://magenta.tensorflow.org/gansynth

Paper《GANSynth: Adversarial Neural Audio Synthesis》：

https://openreview.net/forum?id=H1xQVn09FX

Colab：

https://colab.research.google.com/notebooks/magenta/gansynth/gansynth_demo.ipynb

生成

如果要生成一些声音，首先需要按照Magenta的设置说明进行操作，然后下载预训练检查点，或者训练自己的检查点。 我们有几个（检查点）可供下载：

• acoustic_only: 如论文所示，仅使用声学仪器24-84（Mel-IF，逐行，高频分辨率）进行训练。
• all_instruments: 在24-84（Mel-IF，Progressive，High Frequency Resolution）的所有乐器上进行训练。

您可以通过解压缩检查点包并从Magenta目录的根目录中运行生成脚本来生成一些随机声音（随机音高和潜在向量）。

python magenta/models/gansynth/gansynth_generate.py --ckpt_dir=/path/to/acoustic_only --output_dir=/path/to/output/dir --midi_file=/path/to/file.mid

如果指定了MIDI文件，就会合成音符，并在时间内隐向量之间进行插值。 如果没有给出MIDI文件，则会合成随机批处理的音符。

如果你已经从pip包中安装，它将会安装一个控制台脚本，以便可以从任何地方运行。

gansynth_generate --ckpt_dir=/path/to/acoustic_only --output_dir=/path/to/output/dir --midi_file=/path/to/file.mid

训练

GANSynth可以仅用~3-4天内训练单个V100 GPU上的NSynth数据集。如果要进行训练，首先需要使用安装或开发环境，并按照Magenta的设置说明进行操作，然后将NSynth数据集下载为TFRecords。

如果要测试该训练是否生效，请从Magenta repo目录的根目录运行：

python magenta/models/gansynth/gansynth_train.py --hparams='{"train_data_path":"/path/to/nsynth-train.tfrecord", "train_root_dir":"/tmp/gansynth/train"}'

这将会使用合适的超参数运行模型，以便快速测试训练（可以在model.py中找到）。你可以在configs/mel_prog_hires.py中找到论文中最佳表现的超参数配置（Mel-Spectrograms，Progressive Training，High Frequency Resolution）。 你可以通过将其添加为标志来对这个配置进行训练：

python magenta/models/gansynth/gansynth_train.py --config=mel_prog_hires --hparams='{"train_data_path":"/path/to/nsynth-train.tfrecord", "train_root_dir":"/tmp/gansynth/train"}'

你也可以更改它或进行其他配置以研究其他的表示。提醒一下，完整的超参数列表可以在model.py中找到。 默认情况下，该模型仅在声学仪器间距24-84进行训练，如论文中所示。 你可以在datasets.py中更改。

如果你已经从pip包中安装，它将会安装一个控制台脚本，以便可以从任何地方运行。

gansynth_train --config=mel_prog_hires --hparams='{"train_data_path":"/path/to/nsynth-train.tfrecord", "train_root_dir":"/tmp/gansynth/train"}'