machine-learning - 寻找音乐伴奏的训练数据

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我正在构建一个系统，该系统使用机器学习在演奏主旋律时实时生成伴奏旋律。它使用一种循环神经网络，并且在每一步中它都会尝试预测伴随轨道上的下一个音符。此时，我对仅处理 MIDI 文件感到满意。

我查找训练数据时遇到严重问题。我最初的想法是从 mididb 等网站下载 midi 文件。并将它们转换为csv，但问题是很难想出一种方法来区分主旋律和伴奏旋律。有时这是可能的，但话又说回来，我希望伴奏轨道始终来自相同(或相似)的乐器，因为不同的乐器的使用方式不同(音符的持续时间和音高从一种乐器到另一种乐器都非常不同)其他等等)，这只会让网络变得非常困惑。

我在 the UCI Machine Learning repository 上找到了 Bach Corales 。但该数据集的问题在于它只有 1 个声音的旋律。我想要具有 2 个声音的数据集，其中一个是主旋律，另一个是伴奏旋律。

我知道这很困难，因此我们将非常感谢任何有关如何解决该问题的建议。我有可以将 midi 文件转换为 csv 格式的工具，如果您能想到某些类型/流派的歌曲，那么可以轻松地区分前导轨道和伴奏轨道(以编程方式或手动方式)，请告诉我。任何建议将不胜感激。

Answer 1

令人兴奋的话题。除了您提到的数据库之外，没有太多其他数据库可用于数据挖掘。所以你需要发挥一点创意。

您读过 Jürgen Schmidhuber 使用 LSTM 循环神经网络进行音乐创作的方法吗？如果没有，您绝对应该这样做:

A First Look at Music Composition using LSTM Recurrent Neural Networks

Finding Temporal Structure in Music: Blues Improvisation with LSTM Recurrent Networks

您可以在 his site 上浏览他的作品

现在，第一篇论文创建了他们自己的数据集，您可以尝试询问作者。后一篇论文的训练集可见on their webpage to the study 。

我认为最好的方法是生成自己的数据集:
1) 请注意，他们使用了表格 (pdf) 和音频(不仅是 midi，还包括 wav/mp3)，因此您可能需要考虑从 wav 文件中提取和弦并手动用可能的旋律和声标记它们。

2) 您可以直接搜索单个分数，而不是数据挖掘数据集。例如。 www.free-scores.com来查找具体的分数。您可以编辑它们，将它们导入到 Sibelius 或 Finale，然后在这些程序中将它们转换为 MIDI。最简单的方法是如果您可以找到用 Sibelius/Finale 本身编写的乐谱，这样您就可以立即将它们导出到 midi。

编辑:

对你的和弦/旋律结构再发表评论。一开始就尽量保持简单。尝试保持“First Look at..”论文中的格式:旋律+和弦结构。没有仪器。在此工作之后，您可以尝试从多个乐器乐谱构建此表示来获得相同的结果。如果这有效，请尝试从 MIDI 构建多个乐器乐谱。如果可行，请从真实的音频文件开始。