基于深度学习算法的乐谱生成器：Music Eye

作者：周恩贤 计算机系

指导老师：胡晓林 计算机系

关键词：深度学习、CNN、attention、乐谱生成、音乐

摘要

我们通过改进一个现有模型，提出了一个基于全卷积神经网络的听谱模型Music Eye，能够高效快速地实现音频文件向midi事件的转换，并且能在有和弦、多音色、多声部的复杂的条件下实现高准确率的识别。

数据集制作

我们使用midi文件生成带标注的数据。通过timidity实现midi文件到音频文件的转换，并使用常数Q变换得到的频谱图。为了让模型获得相位信息，我们将频谱图分为模、实部、虚部三个通道。我们通过解析midi文件获得对应的按键事件。

为了防止过拟合，我们使用以下几个数据增强方法：1.加入麦克风录制的噪音。2.对乐曲随机移调，变速，并在乐曲头尾插入可变长度的空白。3.为各声部随机替换乐器。

考虑到运算资源的开销，我们限定每个样本的时间长度为8s。下面是数据的一个样例：

图1.输入数据样例

从左到右依次为频谱图的实部，频谱图的虚部，对应的midi事件。

模型介绍

我们所知的一个相关模型为[1]，我们对该模型进行了改进。

将识谱问题表示为一个像素级二分类问题，对于常数Q变换产生的频谱图，我们让频率的坐标为对数坐标，并让一个钢琴按键对应频率轴上的4个像素。如图。模型所做的是为每一个时刻每一个按键输出按键是否被按下，按下是1，没按下是0。

图2.模型介绍示意图

其中，蓝色框从左到右依次为C的根音、一阶泛音、二阶泛音、三阶泛音，而我们最终只需要根音。由于音频是可以重叠的，根音和泛音可能会叠加在一起，会导致根音难以分离，所以这是实现的难点之一。

为了解决泛音的问题，我们在第xx和xx层使用很宽（相当于4个八度）的卷积核。为了保留较高的时间分辨率，我们只对频率轴进行池化（池化是由卷积实现的）。模型如图所示：

图3. Music Eye 神经网络模型

真实样本测试

由于计算资源有限，虽然我们准备了上万首midi文件，但是我们只用了其中的37首，每首通过数据增强得到4个样本，共计148个样本。但是模型依然表现出良好的性能，处理速度约为每0.5s能处理8s的录音。我们在下列几个数据上进行了测试，难度由低到高。为了能有更加直观的感受，我们在附件中提供了输入音频与从输出中重构的音频。

1. 测试集中的midi文件：千本樱，时代前进

2.YouTube上钢琴弹奏的录音: Chopin

3.扬声器播放并用麦克风录制的录音: 卡农

我们发现模型仍有许多不足：1.不能准确识别音长、存在漏音和多音的现象。2.对midi音色过拟合。3.在麦克风录音时受到严重干扰。

因此在下一步我们打算：1.加入注意力机制，对音符序列进行建模。2.加大数据量。3.使用增加一些降噪手段，同时更真实的模拟麦克风的滤波。

真实样本结果

   部分输入音频与输出音频结果如下(上方为输入音频，下方为输出后重构的音频)，链接https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/9273445e0ae54154a514/

    1.千本樱

【音频：千本樱-输入】

【音频：千本樱-重构】

    ２.卡农

【音频：卡农-输入】

【音频：卡农-重构】

    3.Chopin

【音频：Chopin-输入】

【音频：Chopin-重构】

    4.时代前进

【音频：时代前进-输入】

【音频：时代前进-重构】

文献引用

[1].https://www.lunaverus.com/cnn