Jazz-Musik-Generierung mit GPT und GAN
Dieses Projekt erkundet zwei verschiedene Ansätze zur Jazz-Musik-Generierung mit Deep Learning: GPT-basierte Sprachmodelle und Generative Adversarial Networks (GANs). Das Projekt arbeitet mit Jazz-MIDI-Dateien, um Modelle zu trainieren, die neue Jazz-Kompositionen generieren können. GPT-Modelle behandeln Musik-Generierung als Sequenz-zu-Sequenz-Problem mit Attention-Mechanismen für langfristige Abhängigkeiten, während GANs adversarielles Training verwenden, um die Verteilung von Jazz-Musik-Mustern zu lernen. Das Projekt demonstriert beide Ansätze, vergleicht ihre Effektivität bei der Generierung musikalisch kohärenter Jazz-Stücke und umfasst umfassende MIDI-Daten-Verarbeitung, Modell-Training und Evaluierung.
Übersicht
Dieses Projekt erkundet zwei verschiedene Ansätze zur Jazz-Musik-Generierung mit Deep Learning: GPT-basierte Sprachmodelle und Generative Adversarial Networks (GANs). Das Projekt arbeitet mit Jazz-MIDI-Dateien, um Modelle zu trainieren, die neue Jazz-Kompositionen generieren können. GPT-Modelle behandeln Musik-Generierung als Sequenz-zu-Sequenz-Problem mit Attention-Mechanismen für langfristige Abhängigkeiten, während GANs adversarielles Training verwenden, um die Verteilung von Jazz-Musik-Mustern zu lernen. Das Projekt demonstriert beide Ansätze, vergleicht ihre Effektivität bei der Generierung musikalisch kohärenter Jazz-Stücke und umfasst umfassende MIDI-Daten-Verarbeitung, Modell-Training und Evaluierung.
Schlüsselfunktionen
GPT-basierte Sequenz-zu-Sequenz-Jazz-Musik-Generierung
GAN-basierte adversarielle Jazz-Musik-Generierung
MIDI-Daten-Präprozessierung und -Kodierung
Transformer-Architektur mit Attention-Mechanismen
Adversarielles Training mit Generator-Discriminator
Jazz-spezifisches Musik-Muster-Lernen
Polyphone Musik-Handhabung
Modell-Training und Evaluierung
Generierte Musik-Ausgabe im MIDI-Format
Vergleich von GPT vs. GAN-Ansätzen
pages.portfolio.projects.jazz_music_generation_gpt_gan.features.10
Technische Highlights
Implementierung GPT-basiertes Transformer-Modell für Jazz-Musik-Generierung
Entwicklung GAN-Architektur für adversarielle Musik-Generierung
Verarbeitung Jazz-MIDI-Datensatz für Training
Vergleich zweier verschiedener Deep-Learning-Ansätze
Generierung musikalisch kohärenter Jazz-Kompositionen
Handhabung polyphoner Musik mit mehreren gleichzeitigen Noten
Herausforderungen und Lösungen
Musik-Darstellung
Konvertierung von MIDI in modell-freundliches Format mit ereignis-basierter Kodierung und Piano-Roll-Darstellung
Lange Sequenzen
Handhabung langer Jazz-Stücke mit Sequenz-Chunking, Attention-Mechanismen und hierarchischen Modellen
Musikalische Kohärenz
Aufrechterhaltung musikalischer Struktur durch Training auf strukturierten Daten, Konditionierung auf musikalische Features und Post-Processing
GAN-Training-Stabilität
Anwendung von WGAN-GP, spektraler Normalisierung und progressiven Training-Techniken für stabiles GAN-Training
Evaluierungs-Metriken
Entwicklung mehrerer Metriken zur harmonischen, rhythmischen und melodischen Qualitäts-Bewertung
Stil-Erhaltung
Aufrechterhaltung von Jazz-Charakteristika durch Stil-Konditionierung, Jazz-spezifische Trainingsdaten und Feature-Einschränkungen
Technologien
Deep Learning
Models
Music Processing
Data
Environment
Projektinformationen
- Status
- Completed
- Jahr
- 2025
- Architektur
- Dual-Modell-Musik-Generierung mit GPT- und GAN-Ansätzen
- Category
- Data Science