Créer des mélodies à partir de rythmes simples

La musique est une partie importante de la culture humaine. Elle peut exprimer des sentiments, rassembler les gens et même raconter des histoires. Avec la montée de la technologie, créer de la musique est devenu plus facile que jamais. Ce projet utilise des méthodes informatiques avancées pour aider n’importe qui à créer ses propres Mélodies avec des Rythmes simples.

#Comprendre les bases

Au cœur de la musique se trouve une combinaison de rythmes, de mélodies et d’Harmonie. Les rythmes sont des sons réguliers qui établissent le pouls de la musique. Les mélodies sont des séquences de notes qui transmettent des émotions et du sens. L’harmonie, c'est comment différentes notes s’associent pour créer un son plus riche.

Pour beaucoup, composer de la musique peut sembler difficile. Cependant, notre projet rend ça simple pour n’importe qui de créer ses propres mélodies. Il suffit de taper quelques rythmes sur un clavier, et le programme génère une mélodie basée sur ces rythmes.

#Comment ça marche

Ce projet utilise l'apprentissage profond, une forme d'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à apprendre à partir des données. Nous avons conçu des méthodes qui prennent des rythmes en entrée et les transforment en mélodies. Les trois principales méthodes sur lesquelles nous avons travaillé sont :

1. LSTM avec Attention Complète : Cette méthode regarde l'ensemble de la séquence d’entrée et se concentre sur les parties importantes. Elle aide à se souvenir de séquences de musique plus longues.

2. LSTM avec Attention Locale : Cette méthode se concentre sur une plus petite partie de l’entrée à la fois, ce qui la rend plus facile à gérer. Elle apprend efficacement à créer des mélodies correspondant aux rythmes.

3. Transformateur avec Représentation de Position Relative : C'est un modèle plus avancé qui examine les relations entre différentes parties de la séquence d’entrée. Il aide à capturer des connexions à long terme et peut produire de la musique de haute qualité.

Avec ces méthodes, n’importe qui peut produire de la musique en tapant simplement sur un clavier ou en modifiant des rythmes existants.

#Modèles de génération musicale

Nous avons vu d'autres projets qui utilisent des modèles informatiques pour créer de la musique, mais aucun ne s'est spécifiquement concentré sur la génération de mélodies à partir de rythmes. Les méthodes traditionnelles utilisent souvent une théorie musicale complexe, mais notre approche simplifie le processus.

En utilisant un ensemble de données de performances au piano, nous avons formé nos modèles pour comprendre et générer des mélodies. Les données d'entraînement consistaient en fichiers MIDI, qui sont des fichiers numériques stockant des informations musicales. Nos modèles ont appris des motifs dans la musique pour générer de nouvelles mélodies.

#Préparation des données

Pour commencer, nous devions préparer nos données musicales. Les fichiers MIDI contiennent divers événements, comme des notes qui commencent et s'arrêtent, qui doivent être organisés de manière utile. Nous avons traité les données pour simplifier la façon dont le modèle perçoit la musique.

Au lieu de traiter des groupes de notes en une seule fois, nous avons décomposé la musique en notes uniques avec des espaces entre elles. Cela permet au modèle de traiter et de générer de la musique plus efficacement.

#Génération de musique

Les utilisateurs peuvent interagir avec notre programme pour créer de la musique. Ils peuvent taper des rythmes sur leur clavier, et le programme traduira cela en une séquence de notes. Cette interaction simple permet à quiconque de générer une mélodie sans effort.

De plus, les utilisateurs ont la possibilité de modifier un morceau de musique qu'ils aiment en changeant ses rythmes. Cette fonction permet de faire preuve de créativité en redéfinissant la musique existante en quelque chose de nouveau.

#Comparaison des méthodes

Nous avons créé un modèle standard pour servir de référence. Ce modèle simple générait de la musique uniquement sur la base des rythmes d’entrée sans prendre en compte les informations futures. Bien qu'il puisse produire des sons, il échouait souvent à créer des mélodies avec de la profondeur ou de la structure.

Grâce à nos méthodes améliorées, nous avons constaté des progrès significatifs. La méthode LSTM avec Attention Complète a produit des mélodies avec plus de cohérence. Le modèle d'Attention Locale a offert une meilleure facilité d'entraînement tout en créant des sons de haute qualité. Enfin, la méthode Transformateur a fourni la meilleure compréhension des longues séquences mais parfois négligeait les détails locaux.

#Résultats

Après avoir évalué nos méthodes, nous avons vu que chacune avait ses forces. Le modèle d'Attention Locale a produit les morceaux les plus musicalement intéressants avec des combinaisons riches de notes. Cependant, il avait du mal à maintenir des motifs à long terme. En revanche, le modèle Transformateur a obtenu d'excellents résultats en cohérence à long terme mais a parfois négligé des détails plus fins.

Nous avons également joué les mélodies générées pour évaluer leur qualité. L'évaluation était basée sur la variété des notes, l'harmonie de leur séquence et la fluidité générale. Les résultats ont montré que les modèles améliorés ont considérablement augmenté la qualité globale de la musique par rapport à notre référence.

#Directions futures

Les méthodes actuelles fournissent une base solide pour la génération de musique, mais il y a toujours de la place pour l'amélioration. Un domaine à explorer est de recueillir des retours d'utilisateurs. Réaliser des études utilisateurs peut nous aider à comprendre comment les musiciens novices et professionnels perçoivent la musique générée.

De plus, élargir le champ des notes simples pour inclure des accords pourrait encore enrichir les mélodies et augmenter la complexité de la musique produite. Cela permettrait aux utilisateurs de créer des morceaux encore plus détaillés.

#Conclusion

Ce projet permet aux gens, qu'ils soient musiciens expérimentés ou débutants complets, de créer leur propre musique. En transformant des rythmes simples en mélodies, nous levons les barrières à la composition musicale. Nos modèles démontrent des progrès significatifs dans la génération musicale à partir de rythmes, montrant des résultats prometteurs en termes de variation et de structure. Au fur et à mesure que nous continuons à développer et à améliorer ces méthodes, nous avons hâte d'apporter la joie de la création musicale à encore plus de personnes.