【全网独家】AIGC 最佳实践：数字化音乐创作（代码+部署测试）

1. 介绍

Jukedeck 是一个由人工智能驱动的音乐生成平台，能够自动创作高质量的背景音乐。该平台利用深度学习技术，分析并生成符合用户需求的音乐作品，从而简化了音乐制作过程，并为内容创作者提供了灵活多样的音乐素材。

2. 应用使用场景

• 视频背景音乐：为视频内容（如YouTube视频、广告、电影等）生成定制化背景音乐。
• 游戏音效：为游戏开发者提供动态背景音乐和音效。
• 播客和广播：为播客、广播节目制作独特的开头音乐和背景音效。
• 商业展示：用于企业宣传片、产品展示等场景的背景音乐制作。
• 个性化音乐创作：根据用户偏好自动生成个性化的音乐作品。

为了实现上述五个应用场景（视频背景音乐、游戏音效、播客和广播、商业展示及个性化音乐创作），我们可以利用 Magenta 项目中的 music_rnn 模型。以下是基于 Magenta 的实现代码示例，展示如何生成符合这些场景需求的音乐。

基础设置和依赖安装

首先，确保安装必要的软件包：

pip install magenta

通用代码：加载 Magenta 并生成音乐

加载模型

import os
from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator
from magenta.protobuf import generator_pb2
from note_seq.protobuf import music_pb2 as ns_music_pb2
from note_seq import midi_io

# 设置路径和预训练模型
melody_rnn_model = 'attention_rnn'
bundle_file = f'{melody_rnn_model}.mag'

# 下载预训练模型 (如果未下载)
if not os.path.exists(bundle_file):
    !wget http://download.magenta.tensorflow.org/models/{melody_rnn_model}.mag

# 加载模型
generator_map = melody_rnn_sequence_generator.get_generator_map()
melody_rnn = generator_map[melody_rnn_model](checkpoint=None, bundle=bundle_file)
melody_rnn.initialize()

生成音乐函数

def generate_music(seed, num_steps=128, temperature=1.0):
    # 设置随机种子以生成一致的结果
    rnd = np.random.RandomState(seed)

    primer_melody = [60]  # 初始的 MIDI 音符 (C4)
    primer_sequence = ns_music_pb2.NoteSequence()
    for note in primer_melody:
        primer_sequence.notes.add(pitch=note, start_time=0.0, end_time=0.5)

    input_sequence = primer_sequence
    gen_sequence_request = generator_pb2.GenerateSequenceRequest()
    gen_sequence_request.input_sequence.CopyFrom(input_sequence)
    gen_sequence_request.generator_options.generate_sections.add(
        start_time=0,
        end_time=num_steps * 0.5
    ).generate_section_length = num_steps
    gen_sequence_request.generator_options.args['temperature'].float_value = temperature

    generated_sequence = melody_rnn.generate(gen_sequence_request)

    output_file = f'generated_music_{seed}.mid'
    midi_io.sequence_proto_to_midi_file(generated_sequence, output_file)
    return output_file

应用场景实现

视频背景音乐

此部分演示如何生成适用于视频背景的定制化音乐。

# Example: Generate background music for a video
video_background_music_path = generate_music(seed=1234, num_steps=256, temperature=0.8)
print(f"Generated video background music saved to {video_background_music_path}")

游戏音效

生成多段音乐或音效，以供游戏开发者使用。

# Generate multiple music segments for game soundtracks
game_soundtrack_paths = [generate_music(seed=i, num_steps=64, temperature=0.9) for i in range(1, 6)]
print("Generated game soundtrack music files:")
for path in game_soundtrack_paths:
    print(path)

播客和广播

生成特定长度的开头音乐和背景音效。

# Example: Generate opening music for a podcast
podcast_opening_music_path = generate_music(seed=5678, num_steps=64, temperature=0.7)
print(f"Generated podcast opening music saved to {podcast_opening_music_path}")

# Example: Generate background music for a podcast
podcast_background_music_path = generate_music(seed=91011, num_steps=128, temperature=1.0)
print(f"Generated podcast background music saved to {podcast_background_music_path}")

商业展示

生成适合企业宣传片或产品展示的视频背景音乐。

# Example: Generate background music for a commercial presentation
commercial_background_music_path = generate_music(seed=131415, num_steps=256, temperature=0.85)
print(f"Generated commercial background music saved to {commercial_background_music_path}")

个性化音乐创作

根据用户提供的参数生成个性化的音乐作品。

# Function to generate personalized music based on user preferences
def generate_personalized_music(user_seed, user_steps, user_temperature):
    personalized_music_path = generate_music(seed=user_seed, num_steps=user_steps, temperature=user_temperature)
    print(f"Generated personalized music saved to {personalized_music_path}")
    return personalized_music_path

# Example usage
user_seed = 54321
user_steps = 200
user_temperature = 0.95
personalized_music_path = generate_personalized_music(user_seed, user_steps, user_temperature)

部署测试场景

以下是一个简单的 Flask Web 服务，用于生成并下载音乐文件。

安装 Flask

pip install Flask

代码示例

from flask import Flask, request, send_file

app = Flask(__name__)

@app.route('/generate', methods=['GET'])
def generate():
    seed = int(request.args.get('seed', 1234))
    num_steps = int(request.args.get('steps', 128))
    temperature = float(request.args.get('temp', 1.0))

    music_path = generate_music(seed=seed, num_steps=num_steps, temperature=temperature)
    return send_file(music_path, mimetype='audio/midi')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

启动 Flask 应用后，可以通过访问 http://localhost:5000/generate?seed=1234&steps=128&temp=1.0 来生成并下载音乐文件。

3. 原理解释

核心技术

Jukedeck 利用递归神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM），来生成连贯的音乐序列。通过对大量音乐数据的训练，模型能够捕捉到音乐的时序模式和结构，从而生成自然流畅的音乐。

算法原理流程图

+------------------+
| Music Dataset    |
+--------+---------+
         |
         v
+--------+---------+
| Feature Extraction|
+--------+---------+
         |
         v
+--------+---------+
| RNN (LSTM)       |
+--------+---------+
         |
         v
+--------+---------+
| Generated Music  |
+------------------+

算法原理解释

1. 音乐数据集：收集并整理大量音乐数据。
2. 特征提取：从音乐数据中提取出节拍、旋律、和弦等音乐特征。
3. RNN (LSTM)：使用 LSTM 网络进行训练，学习音乐的时序模式。
4. 生成音乐：通过模型生成新的音乐序列，并将其转化为音频文件。

4. 应用场景代码示例实现

由于 Jukedeck 平台本身的 API 和代码没有公开，此处我们使用一个开源的替代品 Magenta，Google 提供的一个利用 TensorFlow 的生成音乐工具。

安装必要包

pip install magenta

代码示例

以下示例展示如何使用 Magenta 的 music_rnn 模型生成音乐。

import os
from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator
from magenta.protobuf import generator_pb2
from magenta.protobuf import music_pb2
from note_seq import midi_io
from note_seq.protobuf import music_pb2 as ns_music_pb2

# 设置路径和预训练模型
melody_rnn_model = 'attention_rnn'
bundle_file = f'{melody_rnn_model}.mag'

# 下载预训练模型 (如果未下载)
if not os.path.exists(bundle_file):
    !wget http://download.magenta.tensorflow.org/models/{melody_rnn_model}.mag

# 加载模型
generator_map = melody_rnn_sequence_generator.get_generator_map()
melody_rnn = generator_map[melody_rnn_model](checkpoint=None, bundle=bundle_file)
melody_rnn.initialize()

# 设置生成参数
num_steps = 128  # 生成的音符数量
temperature = 1.0  # 控制生成的随机性

primer_melody = [60]  # 初始的 MIDI 音符 (C4)

primer_sequence = ns_music_pb2.NoteSequence()
for note in primer_melody:
    primer_sequence.notes.add(pitch=note, start_time=0.0, end_time=0.5)

# 定义生成请求
input_sequence = primer_sequence
gen_sequence_request = generator_pb2.GenerateSequenceRequest()
gen_sequence_request.input_sequence.CopyFrom(input_sequence)
gen_sequence_request.generator_options.generate_sections.add(
    start_time=0,
    end_time=num_steps * 0.5
).generate_section_length = num_steps
gen_sequence_request.generator_options.args['temperature'].float_value = temperature

# 生成音乐
generated_sequence = melody_rnn.generate(gen_sequence_request)

# 保存生成的音乐
output_file = 'generated_music.mid'
midi_io.sequence_proto_to_midi_file(generated_sequence, output_file)
print(f"Generated music saved to {output_file}")

5. 部署测试场景

可以使用 Flask 创建一个简单的 Web 服务来部署音乐生成应用。

安装 Flask

pip install Flask

代码示例

from flask import Flask, request, send_file
import os
from magenta.models.melody_rnn import melody_rnn_sequence_generator
from magenta.protobuf import generator_pb2
from magenta.protobuf import music_pb2
from note_seq import midi_io
from note_seq.protobuf import music_pb2 as ns_music_pb2

app = Flask(__name__)

# 初始化模型
melody_rnn_model = 'attention_rnn'
bundle_file = f'{melody_rnn_model}.mag'
generator_map = melody_rnn_sequence_generator.get_generator_map()
melody_rnn = generator_map[melody_rnn_model](checkpoint=None, bundle=bundle_file)
melody_rnn.initialize()

@app.route('/generate', methods=['GET'])
def generate():
    num_steps = int(request.args.get('steps', 128))
    temperature = float(request.args.get('temp', 1.0))
    
    primer_melody = [60]  # 初始的 MIDI 音符 (C4)
    primer_sequence = ns_music_pb2.NoteSequence()
    for note in primer_melody:
        primer_sequence.notes.add(pitch=note, start_time=0.0, end_time=0.5)
        
    input_sequence = primer_sequence
    gen_sequence_request = generator_pb2.GenerateSequenceRequest()
    gen_sequence_request.input_sequence.CopyFrom(input_sequence)
    gen_sequence_request.generator_options.generate_sections.add(
        start_time=0,
        end_time=num_steps * 0.5
    ).generate_section_length = num_steps
    gen_sequence_request.generator_options.args['temperature'].float_value = temperature
    
    generated_sequence = melody_rnn.generate(gen_sequence_request)
    output_file = 'generated_music.mid'
    midi_io.sequence_proto_to_midi_file(generated_sequence, output_file)
    
    return send_file(output_file, mimetype='audio/midi')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

启动 Flask 应用后，可以访问 http://localhost:5000/generate?steps=128&temp=1.0 来生成并下载音乐。

6. 材料链接

• Jukedeck 官网
• Magenta 项目 GitHub 仓库
• Magenta 文档
• Flask 官方文档

7. 总结

本文详细介绍了 Jukedeck 的基本概念、应用场景及其算法原理，并利用 Magenta 提供了具体的代码实现和部署方法。Jukedeck 利用先进的 RNN 技术能够自动生成高质量音乐，为内容创作者提供了极大的便利。

8. 未来展望

随着生成对抗网络和自回归模型的发展，未来可能出现以下趋势：

• 多模态融合：结合文本和图像等模态，实现复杂的多媒体生成。
• 实时生成：提高生成速度，实现实时音乐生成和调整。
• 个性化创作：根据用户输入和偏好，生成高度定制化的音乐作品。
• 跨领域应用：在更多领域如虚拟现实、游戏开发等应用人工智能生成音乐。

通过持续研究和创新，AI 生成音乐将推动音乐创作和多媒体内容制作的变革，带来更加丰富多彩的创作体验。