Transformer模型将流行乐音频转化为钢琴翻版
Pop2Piano借助Transformer网络,直接从流行音乐音频波形生成钢琴改编。该方法省略传统的旋律和和弦提取步骤,通过基于T5的编码器-解码器架构,采用高效的音频处理和自动回归方法生成MIDI文件。不仅适合处理韩流音乐,同样适用于西方流行乐与嘻哈音乐。
Pop2Piano是一个Transformer网络,旨在通过流行音乐的波形生成钢琴伴奏。这项创新的技术由Jongho Choi和Kyogu Lee在论文《Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation》中提出。人们普遍喜欢流行音乐的钢琴演奏版本,但要直接从音频生成这样的伴奏并非易事,通常需要对钢琴和音乐特性有深入的了解。然而,Pop2Piano通过其独特的方法,能够直接从歌曲音频中生成钢琴伴奏。
Pop2Piano是首个可以直接从流行音乐音频生成钢琴伴奏的模型,它不需要传统的旋律与和弦提取模块。该模型基于T5的编码器-解码器Transformer架构。输入音频会被转换为波形,然后传入编码器进行隐藏表示的转换。解码器则利用这些隐藏表示以自回归的方式生成token id。每个token id对应四种不同的token类型:时间、力度、音符和“特殊”。这些token id最终会被解码为对应的MIDI文件。
为使用Pop2Piano,需要安装🤗 Transformers库及以下第三方模块:
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git pip install pretty-midi==0.2.9 essentia==2.1b6.dev1034 librosa scipy
注意,安装后可能需要重启运行环境。
import librosa from transformers import Pop2PianoForConditionalGeneration, Pop2PianoProcessor audio, sr = librosa.load("<your_audio_file_here>", sr=44100) # 可根据需要改变采样率 model = Pop2PianoForConditionalGeneration.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano") processor = Pop2PianoProcessor.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano") inputs = processor(audio=audio, sampling_rate=sr, return_tensors="pt") model_output = model.generate(input_features=inputs["input_features"], composer="composer1") tokenizer_output = processor.batch_decode( token_ids=model_output, feature_extractor_output=inputs )["pretty_midi_objects"][0] tokenizer_output.write("./Outputs/midi_output.mid")
from datasets import load_dataset from transformers import Pop2PianoForConditionalGeneration, Pop2PianoProcessor model = Pop2PianoForConditionalGeneration.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano") processor = Pop2PianoProcessor.from_pretrained("sweetcocoa/pop2piano") ds = load_dataset("sweetcocoa/pop2piano_ci", split="test") inputs = processor( audio=ds["audio"][0]["array"], sampling_rate=ds["audio"][0]["sampling_rate"], return_tensors="pt" ) model_output = model.generate(input_features=inputs["input_features"], composer="composer1") tokenizer_output = processor.batch_decode( token_ids=model_output, feature_extractor_output=inputs )["pretty_midi_objects"][0] tokenizer_output.write("./Outputs/midi_output.mid")
以下为生 成的MIDI实例:
Pop2PianoForConditionalGeneration.generate()
中选择不同的作曲者可能会导致多样化的结果。BibTeX:
@misc{choi2023pop2piano, title={Pop2Piano : Pop Audio-based Piano Cover Generation}, author={Jongho Choi and Kyogu Lee}, year={2023}, eprint={2211.00895}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.SD} }
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