Génération de Musique Jazz avec GPT et GAN
Ce projet explore deux approches différentes de génération de musique jazz utilisant l'apprentissage profond: modèles de langage basés sur GPT et Réseaux Adversaires Génératifs (GANs). Le projet travaille avec fichiers MIDI jazz pour entraîner modèles qui peuvent générer nouvelles compositions jazz. Les modèles GPT traitent génération de musique comme problème séquence-à-séquence avec mécanismes d'attention pour dépendances à long terme, tandis que GANs utilisent entraînement adversarial pour apprendre distribution de motifs de musique jazz. Le projet démontre les deux approches, compare leur efficacité dans génération de pièces jazz musicalement cohérentes et inclut traitement de données MIDI complet, entraînement de modèles et évaluation.
Aperçu
Ce projet explore deux approches différentes de génération de musique jazz utilisant l'apprentissage profond: modèles de langage basés sur GPT et Réseaux Adversaires Génératifs (GANs). Le projet travaille avec fichiers MIDI jazz pour entraîner modèles qui peuvent générer nouvelles compositions jazz. Les modèles GPT traitent génération de musique comme problème séquence-à-séquence avec mécanismes d'attention pour dépendances à long terme, tandis que GANs utilisent entraînement adversarial pour apprendre distribution de motifs de musique jazz. Le projet démontre les deux approches, compare leur efficacité dans génération de pièces jazz musicalement cohérentes et inclut traitement de données MIDI complet, entraînement de modèles et évaluation.
Fonctionnalités clés
Génération de musique jazz séquence-à-séquence basée sur GPT
Génération de musique jazz adversarial basée sur GAN
Prétraitement et encodage de données MIDI
Architecture Transformer avec mécanismes d'attention
Entraînement adversarial avec Générateur-Discriminateur
Apprentissage de motifs de musique spécifiques au jazz
Gestion de musique polyphonique
Entraînement et évaluation de modèles
Sortie de musique générée en format MIDI
Comparaison d'approches GPT vs GAN
pages.portfolio.projects.jazz_music_generation_gpt_gan.features.10
Principales fonctionnalités
Implémentation de modèle transformer basé sur GPT pour génération de musique jazz
Développement d'architecture GAN pour génération de musique adversarial
Traitement de jeu de données MIDI jazz pour entraînement
Comparaison de deux approches d'apprentissage profond différentes
Génération de compositions jazz musicalement cohérentes
Gestion de musique polyphonique avec plusieurs notes simultanées
Défis et solutions
Représentation de Musique
Conversion MIDI en format convivial pour modèle utilisant encodage basé sur événements et représentation piano roll
Séquences Longues
Gestion de pièces jazz longues utilisant découpage de séquences, mécanismes d'attention et modèles hiérarchiques
Cohérence Musicale
Maintien de structure musicale à travers entraînement sur données structurées, conditionnement sur caractéristiques musicales et post-traitement
Stabilité d'Entraînement GAN
Application de WGAN-GP, normalisation spectrale et techniques d'entraînement progressif pour entraînement GAN stable
Métriques d'Évaluation
Développement de plusieurs métriques pour évaluation de qualité harmonique, rythmique et mélodique
Préservation de Style
Maintien de caractéristiques jazz à travers conditionnement de style, données d'entraînement spécifiques au jazz et contraintes de caractéristiques
Technologies
Deep Learning
Models
Music Processing
Data
Environment
Informations du projet
- Statut
- Completed
- Année
- 2025
- Architecture
- Génération de Musique Double Modèle avec Approches GPT et GAN
- Category
- Data Science